Deep Reinforcement Learning: Fundamentals, Research and Applications
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2021
- Tapa blanda
- Nuevo
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- Título
- Deep Reinforcement Learning: Fundamentals, Research and Applications
- Autor
- Dong, Hao (Edited by)/ Ding, Zihan (Edited by)/ Zhang, Shanghang (Edited by)
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2021
- Estado
- Brand New
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9811540977
- ISBN 13
- 9789811540974
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.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
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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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
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