Einstieg in Deep Reinforcement Learning

Idioma: alemán

Editorial: Hanser Fachbuchverlag Okt 2020, 2020

3446459006 / 9783446459007

Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000

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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.Hanser Fachbuchverlag, Kolberger Str. 22, 81679 München 400 pp. Deutsch.…

N° de ref. del artículo 9783446459007

Detalles bibliográficos

Título
Einstieg in Deep Reinforcement Learning
Autor
Alexander Zai
Editorial
Hanser Fachbuchverlag Okt 2020
Año de publicación
2020
Estado
Neu
Encuadernación
Bündel
Idioma
alemán
ISBN 10
3446459006
ISBN 13
9783446459007
Peso del artículo
882 gramos
Dimensiones
246x182x27 mm

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