Résultats de recherche pour Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation
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Reinforcement Learning
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Springer, Springer Sep 2025, 2025
ISBN 10 : 9811949352
ISBN 13 : 9789811949357
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation is a tutorial book on reinforcement learning, with explanations of both theory and applications. Starting from a uniform mathematical framework, this book derives the theory of modern reinforcement learning systematically and introduces all mainstream reinforcement learning algorithms such as PPO, SAC, and MuZero. It also covers key technologies of GPT training such as RLHF, IRL, and PbRL. Every chapter is accompanied by high-quality implementations, and all implementations of deep reinforcement learning algorithms are with both TensorFlow and PyTorch. Codes can be found on GitHub along with their results and are runnable on a conventional laptop with either Windows, macOS, or Linux.This book is intended for readers who want to learn reinforcement learning systematically and apply reinforcement learning to practical applications. It is also ideal to academical researchers who seek theoretical foundation or algorithm enhancement in their cutting-edge AI research. 584 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9789811949357
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Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation
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Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation
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Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation
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Reinforcement Learning
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Springer Verlag GmbH, 2025
ISBN 10 : 9811949352
ISBN 13 : 9789811949357
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Vendeur : moluna, Greven, Allemagne
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Reinforcement Learning
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Springer, Springer Sep 2025, 2025
ISBN 10 : 9811949352
ISBN 13 : 9789811949357
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation is a tutorial book on reinforcement learning, with explanations of both theory and applications. Starting from a uniform mathematical framework, this book derives the theory of modern reinforcement learning systematically and introduces all mainstream reinforcement learning algorithms such as PPO, SAC, and MuZero. It also covers key technologies of GPT training such as RLHF, IRL, and PbRL. Every chapter is accompanied by high-quality implementations, and all implementations of deep reinforcement learning algorithms are with both TensorFlow and PyTorch. Codes can be found on GitHub along with their results and are runnable on a conventional laptop with either Windows, macOS, or Linux.This book is intended for readers who want to learn reinforcement learning systematically and apply reinforcement learning to practical applications. It is also ideal to academical researchers who seek theoretical foundation or algorithm enhancement in their cutting-edge AI research.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 584 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9789811949357
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Reinforcement Learning | Theory and Python Implementation
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Taschenbuch. Etat : Neu. Reinforcement Learning | Theory and Python Implementation | Zhiqing Xiao | Taschenbuch | xxii | Englisch | 2025 | Springer | EAN 9789811949357 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 134274485
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Reinforcement Learning : Theory and Python Implementation
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation is a tutorial book on reinforcement learning, with explanations of both theory and applications. Starting from a uniform mathematical framework, this book derives the theory of modern reinforcement learning systematically and introduces all mainstream reinforcement learning algorithms such as PPO, SAC, and MuZero. It also covers key technologies of GPT training such as RLHF, IRL, and PbRL. Every chapter is accompanied by high-quality implementations, and all implementations of deep reinforcement learning algorithms are with both TensorFlow and PyTorch. Codes can be found on GitHub along with their results and are runnable on a conventional laptop with either Windows, macOS, or Linux.This book is intended for readers who want to learn reinforcement learning systematically and apply reinforcement learning to practical applications. It is also ideal to academical researchers who seek theoretical foundation or algorithm enhancement in their cutting-edge AI research. N° de réf. du vendeur 9789811949357
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