Deep Reinforcement Learning Hands-On. Apply modern RL methods, with deep Q-networks, value iteration, policy gradients, TRPO, AlphaGo Zero and more Maxim Lapan

(ebook) (audiobook) (audiobook)

Promocja Przejdź

Deep Reinforcement Learning Hands-On. Apply modern RL methods, with deep Q-networks, value iteration, policy gradients, TRPO, AlphaGo Zero and more Maxim Lapan - okladka książki

Deep Reinforcement Learning Hands-On. Apply modern RL methods, with deep Q-networks, value iteration, policy gradients, TRPO, AlphaGo Zero and more Maxim Lapan - audiobook MP3

Deep Reinforcement Learning Hands-On. Apply modern RL methods, with deep Q-networks, value iteration, policy gradients, TRPO, AlphaGo Zero and more Maxim Lapan - audiobook CD

Autor:: Maxim Lapan
Wydawnictwo:: Packt Publishing (Z chęcią przeczytam książkę w języku polskim)
Ocena:: Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:: 546
Dostępne formaty::      PDF

     ePub

     Mobi

Ebook (116,10 zł najniższa cena z 30 dni)

~~139,00 zł~~ (-10%)
125,10 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

(116,10 zł najniższa cena z 30 dni)

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Deep Reinforcement Learning Hands-On is a comprehensive guide to the very latest DL tools and their limitations. You will evaluate methods including Cross-entropy and policy gradients, before applying them to real-world environments. Take on both the Atari set of virtual games and family favorites such as Connect4.

The book provides an introduction to the basics of RL, giving you the know-how to code intelligent learning agents to take on a formidable array of practical tasks. Discover how to implement Q-learning on 'grid world' environments, teach your agent to buy and trade stocks, and find out how natural language models are driving the boom in chatbots.

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Maxim Lapan jest niezależnym badaczem z wieloletnim doświadczeniem zawodowym w dziedzinie programowania i architektury systemów. Gruntownie poznał takie zagadnienia jak duże zbiory danych, uczenie maszynowe i rozproszone systemy obliczeniowe o wysokiej wydajności. Obecnie zajmuje się zastosowaniami uczenia głębokiego, w tym głębokim przetwarzaniem języka naturalnego i głębokim uczeniem przez wzmacnianie.

Ebooka "Deep Reinforcement Learning Hands-On. Apply modern RL methods, with deep Q-networks, value iteration, policy gradients, TRPO, AlphaGo Zero and more" przeczytasz na:

czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Booxs i innych
systemach Windows, MacOS i innych

systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi

Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »

Oceny i opinie klientów: Deep Reinforcement Learning Hands-On. Apply modern RL methods, with deep Q-networks, value iteration, policy gradients, TRPO, AlphaGo Zero and more Maxim Lapan

(0)

Szczegóły książki

Tytuł oryginału:: Deep Reinforcement Learning Hands-On. Apply modern RL methods, with deep Q-networks, value iteration, policy gradients, TRPO, AlphaGo Zero and more
ISBN Ebooka:: 978-17-888-3930-3, 9781788839303
Data wydania ebooka :: 2018-06-21 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@helion.pl.
Język publikacji:: angielski
Rozmiar pliku Pdf:: 7.1MB
Rozmiar pliku ePub:: 18.3MB
Rozmiar pliku Mobi:: 27MB

Zgłoś erratę
Kategorie:
Programowanie
Big Data
Programowanie » Algorytmy - Programowanie

Dostępność produktu

Produkt nie został jeszcze oceniony pod kątem ułatwień dostępu lub nie podano żadnych informacji o ułatwieniach dostępu lub są one niewystarczające. Prawdopodobnie Wydawca/Dostawca jeszcze nie umożliwił dokonania walidacji produktu lub nie przekazał odpowiednich informacji na temat jego dostępności.

Spis treści książki

1. What is Reinforcement Learning?
2. OpenAI Gym
3. Deep Learning with PyTorch
4. The Cross-Entropy Method
5. Tabular Learning and the Bellman Equation
6. Deep Q-Networks
7. DQN Extensions
8. Stocks Trading Using RL
9. Policy Gradients – An Alternative
10. The Actor-Critic Method
11. Asynchronous Advantage Actor-Critic
12. Chatbots Training with RL
13. Web Navigation
14. Continuous Action Space
15. Trust Regions – TRPO, PPO, and ACKTR
16. Black-Box Optimization in RL
17. Beyond Model-Free – Imagination
18. AlphaGo Zero

pokaż cały spis treści

Packt Publishing - inne książki

Zamknij

Proszę czekać...

Deep Reinforcement Learning Hands-On. Apply modern RL methods, with deep Q-networks, value iteration, policy gradients, TRPO, AlphaGo Zero and more Maxim Lapan

Ebook (116,10 zł najniższa cena z 30 dni)

Najczęściej kupowane razem