Reinforcement Learning : Theory and Python Implementation
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2024
- Tapa dura
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation is a tutorial book on reinforcement learning, with explanations of both theory and applications. Starting from a uniform mathematical framework, this book derives the theory of modern reinforcement learning systematically and introduces all mainstream reinforcement learning algorithms such as PPO, SAC, and MuZero. It also covers key technologies of GPT training such as RLHF, IRL, and PbRL. Every chapter is accompanied by high-quality implementations, and all implementations of deep reinforcement learning algorithms are with both TensorFlow and PyTorch. Codes can be found on GitHub along with their results and are runnable on a conventional laptop with either Windows, macOS, or Linux.This book is intended for readers who want to learn reinforcement learning systematically and apply reinforcement learning to practical applications. It is also ideal to academical researchers who seek theoretical foundation or algorithm enhancement in their cutting-edge AI research.…
N° de ref. del artículo 9789811949326
- Título
- Reinforcement Learning : Theory and Python Implementation
- Autor
- Zhiqing Xiao
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9811949328
- ISBN 13
- 9789811949326
- Peso del artículo
- 1033 gramos
- Dimensiones
- 241x160x37 mm
Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation is a tutorial book on reinforcement learning, with explanations of both theory and applications. Starting from a uniform mathematical framework, this book derives the theory of modern reinforcement learning systematically and introduces all mainstream reinforcement learning algorithms such as PPO, SAC, and MuZero. It also covers key technologies of GPT training such as RLHF, IRL, and PbRL. Every chapter is accompanied by high-quality implementations, and all implementations of deep reinforcement learning algorithms are with both TensorFlow and PyTorch. Codes can be found on GitHub along with their results and are runnable on a conventional laptop with either Windows, macOS, or Linux.
This book is intended for readers who want to learn reinforcement learning systematically and apply reinforcement learning to practical applications. It is also ideal to academical researchers who seek theoretical foundation or algorithm enhancement in their cutting-edge AI research.
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Acerca del autor
Zhiqing Xiao obtained doctoral degree from Tsinghua University in 2016 and has more than 15 years in academic research and industrial practices on data-analytics and AI. He is the author of two AI bestsellers in Chinese: “Reinforcement Learning” and “Application of Neural Network and PyTorch” and published many academic papers. He also contributed to recent versions of the open-source software Gym.
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Derecho al desistimiento
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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.
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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).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
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