Multi-Agent Reinforcement Learning : Foundations and Modern Approaches
Idioma: inglés
Editorial: MIT Press Ltd Dez 2024, 2024
- Tapa dura
- Nuevo
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Neuware - The first comprehensive introduction to Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL), covering MARL’s models, solution concepts, algorithmic ideas, technical challenges, and modern approaches.Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL), an area of machine learning in which a collective of agents learn to optimally interact in a shared environment, boasts a growing array of applications in modern life, from autonomous driving and multi-robot factories to automated trading and energy network management. This text provides a lucid and rigorous introduction to the models, solution concepts, algorithmic ideas, technical challenges, and modern approaches in MARL. The book first introduces the field’s foundations, including basics of reinforcement learning theory and algorithms, interactive game models, different solution concepts for games, and the algorithmic ideas underpinning MARL research. It then details contemporary MARL algorithms which leverage deep learning techniques, covering ideas such as centralized training with decentralized execution, value decomposition, parameter sharing, and self-play. The book comes with its own MARL codebase written in Python, containing implementations of MARL algorithms that are self-contained and easy to read. Technical content is explained in easy-to-understand language and illustrated with extensive examples, illuminating MARL for newcomers while offering high-level insights for more advanced readers. - First textbook to introduce the foundations and applications of MARL, written by experts in the field- Integrates reinforcement learning, deep learning, and game theory- Practical focus covers considerations for running experiments and describes environments for testing MARL algorithms- Explains complex concepts in clear and simple language- Classroom-tested, accessible approach suitable for graduate students and professionals across computer science, artificial intelligence, and robotics - Resources include code and slides.…
N° de ref. del artículo 9780262049375
- Título
- Multi-Agent Reinforcement Learning : Foundations and Modern Approaches
- Autor
- Lukas Schäfer
- Editorial
- MIT Press Ltd Dez 2024
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0262049376
- ISBN 13
- 9780262049375
- Peso del artículo
- 766 gramos
- Dimensiones
- 230x159x29 mm
Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL), an area of machine learning in which a collective of agents learn to optimally interact in a shared environment, boasts a growing array of applications in modern life, from autonomous driving and multi-robot factories to automated trading and energy network management. This text provides a lucid and rigorous introduction to the models, solution concepts, algorithmic ideas, technical challenges, and modern approaches in MARL. The book first introduces the field’s foundations, including basics of reinforcement learning theory and algorithms, interactive game models, different solution concepts for games, and the algorithmic ideas underpinning MARL research. It then details contemporary MARL algorithms which leverage deep learning techniques, covering ideas such as centralized training with decentralized execution, value decomposition, parameter sharing, and self-play. The book comes with its own MARL codebase written in Python, containing implementations of MARL algorithms that are self-contained and easy to read. Technical content is explained in easy-to-understand language and illustrated with extensive examples, illuminating MARL for newcomers while offering high-level insights for more advanced readers.
- First textbook to introduce the foundations and applications of MARL, written by experts in the field
- Integrates reinforcement learning, deep learning, and game theory
- Practical focus covers considerations for running experiments and describes environments for testing MARL algorithms
- Explains complex concepts in clear and simple language
- Classroom-tested, accessible approach suitable for graduate students and professionals across computer science, artificial intelligence, and robotics
- Resources include code and slides
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Filippos Christianos is a research scientist in multi-agent deep reinforcement learning focusing on how MARL algorithms can be used efficiently and the author of multiple popular MARL-focused code libraries.
Lukas Schäfer is a researcher focusing on the development of more generalizable, robust, and sample-efficient decision making using deep reinforcement learning, with a particular focus on multi-agent reinforcement learning.
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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).
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