• Москва, м. Комсомольская, Комсомольская площадь, д. 1а, строение 15.
  • kontakt@konzeptual.ru
0

Ваша корзина пуста!

Глубокое обучение с подкреплением. AlphaGo и другие технологии

Максим Лапань

Эта книга — подробное руководство по новейшим инструментам глубокого обучения с подкреплением и их ограничениям. Мы реализуем и проверим на практике методы кросс-энтропии и итерации по ценностям (Q-learning), а также градиенты по стратегиям. Для экспериментов используются самые разные среды обучения с подкреплением (RL), начиная с классических CartPole и GridWorld и заканчивая эмуляторами Atari и средами непрерывного управления (на основе PyBullet и RoboSchool). Множество примеров основано на нестандартных средах, в которых мы с нуля разработаем модель окружения. В этой книге - Вы узнаете, какое место в контексте глубокого обучения занимают методы RL, реализуете сложные модели глубокого обучения. - Изучите основу RL: марковские процессы принятия решений. - Рассмотрите примеры реализации методов RL: метод кросс-энтропии, DQN, A3C, TRPO, PPO, DDPG, D4PG и других. - Узнаете, как работать с дискретными и непрерывными пространствами действий в различных средах. - Увидите, как разработать систему, обучающуюся играм Atari, используя обучение с подкреплением. - Создадите собственную среду по модели OpenAI Gym для обучения биржевого агента. - Реализуете метод AlphaGo Zero для игры в Connect4. - Познакомитесь с применением RL в обработке речи: узнаете, как обучить диалогового бота на фразах из кинофильмов.


Год издания - 2020

Переплёт - Мягкий

Количество страниц - 496

Возрастные ограничения - 16+

Ширина - 16,5

Толщина - 2,3

Глубокое обучение с подкреплением. AlphaGo и другие технологии
3 1760 1760
  3

Доставка по Москве :

Самовывоз

Курьером (в пределах МКАД) 350 р.

Доставка в регионы :

Почтой России. Сроки доставки зависят от удалённости региона, обычно — в течение 1−3 недель

Через пункты выдачи заказов Boxberry. Срок доставки - от 4 до 14 дней (срок может быть увеличен из-за дальности региона, а также в предпраздничное время)

Эта книга — подробное руководство по новейшим инструментам глубокого обучения с подкреплением и их ограничениям. Мы реализуем и проверим на практике методы кросс-энтропии и итерации по ценностям (Q-learning), а также градиенты по стратегиям. Для экспериментов используются самые разные среды обучения с подкреплением (RL), начиная с классических CartPole и GridWorld и заканчивая эмуляторами Atari и средами непрерывного управления (на основе PyBullet и RoboSchool). Множество примеров основано на нестандартных средах, в которых мы с нуля разработаем модель окружения. В этой книге - Вы узнаете, какое место в контексте глубокого обучения занимают методы RL, реализуете сложные модели глубокого обучения. - Изучите основу RL: марковские процессы принятия решений. - Рассмотрите примеры реализации методов RL: метод кросс-энтропии, DQN, A3C, TRPO, PPO, DDPG, D4PG и других. - Узнаете, как работать с дискретными и непрерывными пространствами действий в различных средах. - Увидите, как разработать систему, обучающуюся играм Atari, используя обучение с подкреплением. - Создадите собственную среду по модели OpenAI Gym для обучения биржевого агента. - Реализуете метод AlphaGo Zero для игры в Connect4. - Познакомитесь с применением RL в обработке речи: узнаете, как обучить диалогового бота на фразах из кинофильмов.
Автор Максим Лапань
Издательство Прогресс книга
Год издания 2020
Переплёт Мягкий
Количество страниц 496
Типографский формат 70х100/16
ISBN 978-5-4461-1079-7
Возрастные ограничения 16+
Высота, см 23,3
Ширина, см 16,5
Толщина 2,3

Написать отзыв

С этим также покупают