Deep Reinforcement Learning Hands-On: Apply modern RL methods, with deep Q-networks, value iteration, policy gradients, TRPO, AlphaGo Zero and more
Langue : anglais
Edité par Packt Publishing, 2018
- Livre broché
- Occasion
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- Titre
- Deep Reinforcement Learning Hands-On: Apply modern RL methods, with deep Q-networks, value iteration, policy gradients, TRPO, AlphaGo Zero and more
- Auteur
- Lapan, Maxim
- Éditeur
- Packt Publishing
- Année de publication
- 2018
- État de l'article
- Good
- Jaquette
- No Jacket
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1788834240
- ISBN à 13 chiffres
- 9781788834247
- Poids de l'article
- 2,4 livres
Publisher's Note: This edition from 2018 is outdated and not compatible with any of the most recent updates to Python libraries. A new third edition, updated for 2020 with six new chapters that include multi-agent methods, discrete optimization, RL in robotics, and advanced exploration techniques is now available.
This practical guide will teach you how deep learning (DL) can be used to solve complex real-world problems.
Key Features
- Explore deep reinforcement learning (RL), from the first principles to the latest algorithms
- Evaluate high-profile RL methods, including value iteration, deep Q-networks, policy gradients, TRPO, PPO, DDPG, D4PG, evolution strategies and genetic algorithms
- Keep up with the very latest industry developments, including AI-driven chatbots
Book Description
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.
What you will learn
- Understand the DL context of RL and implement complex DL models
- Learn the foundation of RL: Markov decision processes
- Evaluate RL methods including Cross-entropy, DQN, Actor-Critic, TRPO, PPO, DDPG, D4PG and others
- Discover how to deal with discrete and continuous action spaces in various environments
- Defeat Atari arcade games using the value iteration method
- Create your own OpenAI Gym environment to train a stock trading agent
- Teach your agent to play Connect4 using AlphaGo Zero
- Explore the very latest deep RL research on topics including AI-driven chatbots
Who this book is for
Some fluency in Python is assumed. Basic deep learning (DL) approaches should be familiar to readers and some practical experience in DL will be helpful. This book is an introduction to deep reinforcement learning (RL) and requires no background in RL.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
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Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
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Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
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