Книга Лапань М. Глубокое обучение с подкреплением. AlphaGo и другие технологии. ПИТЕР, 2020 год издания <978-5-4461-1079-7>
Книга "Глубокое обучение с подкреплением. AlphaGo и другие технологии" (Максим Лапань)
Артикул: #565282
Сравнить
Оформить заказ в городе: СТАВРОПОЛЬ
Нет в наличии
пн-пт: 10:00-19:00; сб: 10:00-15:00; вс: выходной
Позиции временно нет на складе, но со временем она может вновь появиться в продаже. Вы можете cоздать оповещение о приходе товара, чтобы получить письмо с уведомлением о поступлении товара в продажу.
- Характеристики
- Видео
- Опции и расходники
- Примеры фотографий
- Отзывы (нет)
- Оставить отзыв
- Тесты
- Информация
Характеристики
Основные характеристики | |
Серия | Для профессионаловнайти похожую книгу |
Издательство | ПИТЕР |
Автор | Лапань М. |
Название | Глубокое обучение с подкреплением. AlphaGo и другие технологии |
Год издания | 2020 |
Формат книги | 165 x 233 мм |
Обложка | Мягкая обложка |
Количество страниц | 496 |
Рекомендуемый возраст | 16+ |
ISBN | 978-5-4461-1079-7 |
Описание | Эта книга - подробное руководство по новейшим инструментам глубокого обучения с подкреплением и их ограничениям. Мы реализуем и проверим на практике методы кросс-энтропиии 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. |
Прочие характеристики | |
Страна изготовления товара | Россия |
Логистика | |
Размеры (ширина x высота x глубина) | 165 х 233 х 23 мм |
Вес | 0.634 кг |
Размеры упаковки (измерено в НИКСе) | 23.3 x 16.6 x 2.1 см |
Вес брутто (измерено в НИКСе) | 0.644 кг |
Служебные | |
краткое_описание | Эта книга - подробное руководство по новейшим инструментам глубокого обучения с подкреплением и их ограничениям. Мы реализуем и проверим на практике методы кросс-энтропиии 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. |
Характеристики, комплект поставки и внешний вид данного товара могут отличаться от указанных или могут быть изменены производителем без отражения в каталоге НИКС - Компьютерный Супермаркет.
Информация о ценах товара и комплектации указанная на сайте не является офертой в смысле, определяемом положениями ст. 435 Гражданского Кодекса РФ.
Отзывы
Отзывов еще нет, ваш может стать первым!