Einstieg in Deep Reinforcement Learning

Langue : allemand

Edité par Hanser Fachbuchverlag Okt 2020, 2020

3446459006 / 9783446459007

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Neuware -- Grundlegende Konzepte und Terminologie- Praktischer Einsatz mit PyTorch- Projekte umsetzenDieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Agenten programmieren, die basierend auf direktem Feedback aus ihrer Umgebung selbstständig lernen und sich dabei verbessern. Sie werden Netzwerke mit dem beliebten PyTorch-Deep-Learning-Framework aufbauen, um bestärkende Lernalgorithmen zu erforschen. Diese reichen von Deep-Q-Networks über Methoden zur Gradientenmethode bis hin zu evolutionären Algorithmen.Im weiteren Verlauf des Buches wenden Sie Ihre Kenntnisse in praktischen Projekten wie der Steuerung simulierter Roboter, der Automatisierung von Börsengeschäften oder dem Aufbau eines Spiel-Bots an.Aus dem Inhalt:- Strukturierungsprobleme als Markov-Entscheidungsprozesse- Beliebte Algorithmen wie Deep Q-Networks, Policy Gradient-Methode und Evolutionäre Algorithmen und die Intuitionen, die sie antreiben- Anwendung von Verstärkungslernalgorithmen auf reale ProblemeEXTRA: Elektronisches Buch insideSystemvoraussetzungen für Elektronisches Buch inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Elektronisches Buch-Reader bzw. Adobe Digital Editions. 400 pp. Deutsch.

N° de réf. du vendeur 9783446459007

Détails bibliographiques

Titre
Einstieg in Deep Reinforcement Learning
Auteur
Alexander Zai
Éditeur
Hanser Fachbuchverlag Okt 2020
Année de publication
2020
État de l'article
Neu
Reliure
Kombiprodukt
Langue
allemand
ISBN à 10 chiffres
3446459006
ISBN à 13 chiffres
9783446459007
Poids de l'article
882 grammes
Dimensions
246x182x27 mm

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