Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Deep reinforcement learning (DRL) is the combination of reinforcement learning (RL) and deep learning. It has been able to solve a wide range of complex decision-making tasks that were previously out of reach for a machine, and famously contributed to the success of AlphaGo. Furthermore, it opens up numerous new applications in domains such as healthcare, robotics, smart grids and finance.Divided into three main parts, this book provides a comprehensive and self-contained introduction to DRL. The first part introduces the foundations of deep learning, reinforcement learning (RL) and widely used deep RL methods and discusses their implementation. The second part covers selected DRL research topics, which are useful for those wanting to specialize in DRL research. To help readers gain a deep understanding of DRL and quickly apply the techniques in practice, the third part presents mass applications, such as the intelligent transportation system and learning to run, with detailedexplanations.The book is intended for computer science students, both undergraduate and postgraduate, who would like to learn DRL from scratch, practice its implementation, and explore the research topics. It also appeals to engineers and practitioners who do not have strong machine learning background, but want to quickly understand how DRL works and use the techniques in their applications.

N� de ref. del art�culo 9789811540974

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Deep Reinforcement Learning : Fundamentals, Research and Applications
Editor: Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore
Fecha de publicaci�n: 2021
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 9811540977
ISBN 13: 9789811540974
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 235�mil�metros de ancho por 155 de alto por 28 de largo
Peso: 929 gramos

Acerca de

Sinopsis

Deep reinforcement learning (DRL) is the combination of reinforcement learning (RL) and deep learning. It has been able to solve a wide range of complex decision-making tasks that were previously out of reach for a machine, and famously contributed to the success of AlphaGo. Furthermore, it opens up numerous new applications in domains such as healthcare, robotics, smart grids and finance.

Divided into three main parts, this book provides a comprehensive and self-contained introduction to DRL. The first part introduces the foundations of deep learning, reinforcement learning (RL) and widely used deep RL methods and discusses their implementation. The second part covers selected DRL research topics, which are useful for those wanting to specialize in DRL research. To help readers gain a deep understanding of DRL and quickly apply the techniques in practice, the third part presents mass applications, such as the intelligent transportation system and learning to run, with detailedexplanations.

The book is intended for computer science students, both undergraduate and postgraduate, who would like to learn DRL from scratch, practice its implementation, and explore the research topics. It also appeals to engineers and practitioners who do not have strong machine learning background, but want to quickly understand how DRL works and use the techniques in their applications.

Acerca del autor

Dr. Hao Dong is currently an Assistant Professor at Peking University. He received his Ph.D. in Computing from Imperial College London in 2019, supervised by Prof. Yike Guo. Hao’s research chiefly involves Deep Learning and Computer Vision, with the goal of reducing the amount of data required for learning intelligent systems. He is passionate about popularizing artificial intelligence technologies and established TensorLayer, a deep learning and reinforcement learning library for scientists and engineers, which won the Best Open Source Software Award at ACM Multimedia 2017.
Zihan Ding received his M.Sc. degree in Machine Learning with distinction from the Department of Computing, Imperial College London, supervised by Dr. Edward Johns. He holds double Bachelor degrees from the University of Science and Technology of China: in Photoelectric Information Science and Engineering (Physics) and in Computer Science and Technology. His research interests includedeep reinforcement learning, robotics, computer vision, quantum computation and machine learning. He has published papers in ICRA, AAAI, NIPS, IJCAI, and Physical Review. He also contributed to the open-source projects TensorLayer RLzoo, TensorLet and Arena.
Dr. Shanghang Zhang is a postdoctoral research fellow in the Berkeley AI Research (BAIR) Lab, the Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, UC Berkeley, USA. She received her Ph.D. from Carnegie Mellon University in 2018. Her research interests cover deep learning, computer vision, and reinforcement learning, as reflected in her numerous publications in top-tier journals and conference proceedings, including NeurIPS, CVPR, ICCV, and AAAI. Her research mainly focuses on machine learning with limited training data, including low-shot learning, domain adaptation, and meta-learning, which enables the learning system to automatically adapt to real-world variations and new environments. She was one of the “2018 Rising Stars in EECS” (a highly selective program launched at MIT in 2012, which has since been hosted at UC Berkeley, Carnegie Mellon, and Stanford annually). She has also been selected for the Adobe Academic Collaboration Fund, Qualcomm Innovation Fellowship (QInF) Finalist Award, and Chiang Chen Overseas Graduate Fellowship.

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Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gr�ndung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisg�nstig wie m�glich ihren B�cherwunsch zu erf�llen. Unsere Firma besch�ftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine W�nsche! Auf �ber 3700 m2 Fl�che haben wir �ber 100.000 B�cher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.

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Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

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Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

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A la atenci�n de: (AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039)

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