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Foundations of Deep Reinforcement Learning: Theory and Practice in Python
Publicado por Addison-Wesley Professional, 2019
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: ThriftBooks-Dallas, Dallas, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 23,53
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Foundations of Deep Reinforcement Learning
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 45,24
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Foundations of Deep Reinforcement Learning
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 48,41
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Foundations of Deep Reinforcement Learning
Publicado por Pearson Education (US), US, 2020
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 48,31
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Añadir al carritoPaperback. Condición: New. The Contemporary Introduction to Deep Reinforcement Learning that Combines Theory and Practice Deep reinforcement learning (deep RL) combines deep learning and reinforcement learning, in which artificial agents learn to solve sequential decision-making problems. In the past decade deep RL has achieved remarkable results on a range of problems, from single and multiplayer games-such as Go, Atari games, and DotA 2-to robotics. Foundations of Deep Reinforcement Learning is an introduction to deep RL that uniquely combines both theory and implementation. It starts with intuition, then carefully explains the theory of deep RL algorithms, discusses implementations in its companion software library SLM Lab, and finishes with the practical details of getting deep RL to work. This guide is ideal for both computer science students and software engineers who are familiar with basic machine learning concepts and have a working understanding of Python. Understand each key aspect of a deep RL problemExplore policy- and value-based algorithms, including REINFORCE, SARSA, DQN, Double DQN, and Prioritized Experience Replay (PER)Delve into combined algorithms, including Actor-Critic and Proximal Policy Optimization (PPO)Understand how algorithms can be parallelized synchronously and asynchronouslyRun algorithms in SLM Lab and learn the practical implementation details for getting deep RL to workExplore algorithm benchmark results with tuned hyperparametersUnderstand how deep RL environments are designed Register your book for convenient access to downloads, updates, and/or corrections as they become available. See inside book for details.
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Foundations of Deep Reinforcement Learning: Theory and Practice in Python (Addison-Wesley Data & Analytics Series)
Publicado por Addison-Wesley Professional, 2019
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 47,20
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Foundations of Deep Reinforcement Learning: Theory and Practice in Python (Addison-Wesley Data & Analytics Series)
Publicado por Addison-Wesley Professional, 2019
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: SecondSale, Montgomery, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 23,31
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Añadir al carritoCondición: Good. Item in good condition. Textbooks may not include supplemental items i.e. CDs, access codes etc.
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Foundations of Deep Reinforcement Learning: Theory and Practice in Python (Addison-Wesley Data & Analytics Series)
Publicado por Addison-Wesley Professional, 2019
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 47,90
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Añadir al carritoCondición: New.
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Foundations of Deep Reinforcement Learning
Publicado por Pearson Education (US), US, 2020
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 52,54
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Añadir al carritoPaperback. Condición: New. The Contemporary Introduction to Deep Reinforcement Learning that Combines Theory and Practice Deep reinforcement learning (deep RL) combines deep learning and reinforcement learning, in which artificial agents learn to solve sequential decision-making problems. In the past decade deep RL has achieved remarkable results on a range of problems, from single and multiplayer games-such as Go, Atari games, and DotA 2-to robotics. Foundations of Deep Reinforcement Learning is an introduction to deep RL that uniquely combines both theory and implementation. It starts with intuition, then carefully explains the theory of deep RL algorithms, discusses implementations in its companion software library SLM Lab, and finishes with the practical details of getting deep RL to work. This guide is ideal for both computer science students and software engineers who are familiar with basic machine learning concepts and have a working understanding of Python. Understand each key aspect of a deep RL problemExplore policy- and value-based algorithms, including REINFORCE, SARSA, DQN, Double DQN, and Prioritized Experience Replay (PER)Delve into combined algorithms, including Actor-Critic and Proximal Policy Optimization (PPO)Understand how algorithms can be parallelized synchronously and asynchronouslyRun algorithms in SLM Lab and learn the practical implementation details for getting deep RL to workExplore algorithm benchmark results with tuned hyperparametersUnderstand how deep RL environments are designed Register your book for convenient access to downloads, updates, and/or corrections as they become available. See inside book for details.
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Foundations of Deep Reinforcement Learning: Theory and Practice in Python (Paperback or Softback)
Publicado por Addison-Wesley Professional 12/15/2019, 2019
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 45,53
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Añadir al carritoPaperback or Softback. Condición: New. Foundations of Deep Reinforcement Learning: Theory and Practice in Python 1.1. Book.
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Foundations of Deep Reinforcement Learning : Theory and Practice in Python
Publicado por Addison-Wesley Professional, 2019
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 39,97
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Foundations of Deep Reinforcement Learning
Publicado por Addison-Wesley Professional, 2019
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 57,43
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Añadir al carritoCondición: New. This is a Brand-new US Edition. This Item may be shipped from US or any other country as we have multiple locations worldwide.
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Foundations of Deep Reinforcement Learning : Theory and Practice in Python
Publicado por Addison-Wesley Professional, 2019
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 40,86
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Foundations of Deep Reinforcement Learning : Theory and Practice in Python
Publicado por Addison-Wesley Professional, 2019
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 42,23
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Foundations of Deep Reinforcement Learning
Publicado por Addison-Wesley Professional, 2019
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: SMASS Sellers, IRVING, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 59,98
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Foundations of Deep Reinforcement Learning : Theory and Practice in Python
Publicado por Addison-Wesley Professional, 2019
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 43,22
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Foundations of Deep Reinforcement Learning: Theory and Practice in Python (Addison-Wesley Data & Analytics Series)
Publicado por Addison-Wesley Professional, 2019
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 53,62
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Foundations of Deep Reinforcement Learning: Theory and Practice in Python (Addison-Wesley Data & Analytics Series)
Publicado por Addison-Wesley Professional, 2019
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 54,42
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Foundations of Deep Reinforcement Learning: Theory and Practice in Python (Addison-Wesley Data & Analytics Series)
Publicado por Addison-Wesley Professional, 2019
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: Best Price, Torrance, CA, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 38,80
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Foundations of Deep Reinforcement Learning : Theory and Practice in Python
Publicado por Pearson Education Dez 2019, 2019
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 52,62
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Neuware - In just a few years, deep reinforcement learning (DRL) systems such as DeepMinds DQN have yielded remarkable results. This hybrid approach to machine learning shares many similarities with human learning: its unsupervised self-learning, self-discovery of strategies, usage of memory, balance of exploration and exploitation, and its exceptional flexibility. Exciting in its own right, DRL may presage even more remarkable advances in general artificial intelligence.
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Foundations of Deep Reinforcement Learning: Theory and Practice in Python (Addison-Wesley Data & Analytics Series)
Publicado por Addison-Wesley Professional, 2019
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: ALLBOOKS1, Direk, SA, Australia
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 68,31
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Añadir al carritoBrand new book. Fast ship. Please provide full street address as we are not able to ship toPOboxaddress.
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Foundations of Deep Reinforcement Learning: Theory and Practice in Python (Addison-Wesley Data & Analytics Series)
Publicado por Addison-Wesley Professional, 2019
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 56,73
Convertir monedaEUR 14,50 gastos de envío desde Alemania a EspañaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New.
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Foundations of Deep Reinforcement Learning: Theory and Practice in Python
Publicado por Addison-Wesley Professional, 2019
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 64,05
Convertir monedaEUR 11,53 gastos de envío desde Reino Unido a EspañaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 379 pages. 9.00x7.00x0.50 inches. In Stock.
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Foundations of Deep Reinforcement Learning: Theory and Practice in Python (Addison-Wesley Data & Analytics Series)
Publicado por Addison-Wesley Professional (edition 1), 2019
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: BooksRun, Philadelphia, PA, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 23,98
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Añadir al carritoPaperback. Condición: Very Good. 1. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting.
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Foundations of Deep Reinforcement Learning: Theory and Practice in Python (Addison-Wesley Data & Analytics Series)
Publicado por Addison-Wesley Professional, 2019
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: Ubiquity Trade, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 58,32
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Añadir al carritoCondición: New. Brand new! Please provide a physical shipping address.
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Foundations of Deep Reinforcement Learning (Paperback)
Publicado por Pearson Education (US), Boston, 2020
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 62,31
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Añadir al carritoPaperback. Condición: new. Paperback. Deep reinforcement learning (deep RL) combines deep learning and reinforcement learning, in which artificial agents learn to solve sequential decision-making problems. In the past decade deep RL has achieved remarkable results on a range of problems, from single and multiplayer games - such as Go, Atari games, and DotA 2 - to robotics. Foundations of Deep Reinforcement Learning is an introduction to deep RL that uniquely combines both theory and implementation. It starts with intuition, then carefully explains the theory of deep RL algorithms, discusses implementations in its companion software library SLM Lab, and finishes with the practical details of getting deep RL to work. Understand each key aspect of a deep RL problem Explore policy- and value-based algorithms, including REINFORCE, SARSA, DQN, Double DQN, and Prioritized Experience Replay (PER) Delve into combined algorithms, including Actor-Critic and Proximal Policy Optimization (PPO) Understand how algorithms can be parallelised synchronously and asynchronously Run algorithms in SLM Lab and learn the practical implementation details for getting deep RL to work Explore algorithm benchmark results with tuned hyperparameters Understand how deep RL environments are designedThis guide is ideal for both computer science students and software engineers who are familiar with basic machine learning concepts and have a working understanding of Python. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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Foundations of Deep Reinforcement Learning (Paperback)
Publicado por Pearson Education (US), Boston, 2020
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: AussieBookSeller, Truganina, VIC, Australia
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 77,24
Convertir monedaEUR 31,29 gastos de envío desde Australia a EspañaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: new. Paperback. Deep reinforcement learning (deep RL) combines deep learning and reinforcement learning, in which artificial agents learn to solve sequential decision-making problems. In the past decade deep RL has achieved remarkable results on a range of problems, from single and multiplayer games - such as Go, Atari games, and DotA 2 - to robotics. Foundations of Deep Reinforcement Learning is an introduction to deep RL that uniquely combines both theory and implementation. It starts with intuition, then carefully explains the theory of deep RL algorithms, discusses implementations in its companion software library SLM Lab, and finishes with the practical details of getting deep RL to work. Understand each key aspect of a deep RL problem Explore policy- and value-based algorithms, including REINFORCE, SARSA, DQN, Double DQN, and Prioritized Experience Replay (PER) Delve into combined algorithms, including Actor-Critic and Proximal Policy Optimization (PPO) Understand how algorithms can be parallelised synchronously and asynchronously Run algorithms in SLM Lab and learn the practical implementation details for getting deep RL to work Explore algorithm benchmark results with tuned hyperparameters Understand how deep RL environments are designedThis guide is ideal for both computer science students and software engineers who are familiar with basic machine learning concepts and have a working understanding of Python. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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Foundations of Deep Reinforcement Learning: Theory and Practice in Python (Addison-Wesley Data & Analytics Series)
Publicado por Addison-Wesley Professional, 2019
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: HPB-Red, Dallas, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 20,06
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Añadir al carritoPaperback. Condición: Good. Connecting readers with great books since 1972! Used textbooks may not include companion materials such as access codes, etc. May have some wear or writing/highlighting. We ship orders daily and Customer Service is our top priority!
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Foundations of Deep Reinforcement Learning (Paperback)
Publicado por Pearson Education (US), Boston, 2020
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: Grand Eagle Retail, Mason, OH, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 53,04
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Añadir al carritoPaperback. Condición: new. Paperback. Deep reinforcement learning (deep RL) combines deep learning and reinforcement learning, in which artificial agents learn to solve sequential decision-making problems. In the past decade deep RL has achieved remarkable results on a range of problems, from single and multiplayer games - such as Go, Atari games, and DotA 2 - to robotics. Foundations of Deep Reinforcement Learning is an introduction to deep RL that uniquely combines both theory and implementation. It starts with intuition, then carefully explains the theory of deep RL algorithms, discusses implementations in its companion software library SLM Lab, and finishes with the practical details of getting deep RL to work. Understand each key aspect of a deep RL problem Explore policy- and value-based algorithms, including REINFORCE, SARSA, DQN, Double DQN, and Prioritized Experience Replay (PER) Delve into combined algorithms, including Actor-Critic and Proximal Policy Optimization (PPO) Understand how algorithms can be parallelised synchronously and asynchronously Run algorithms in SLM Lab and learn the practical implementation details for getting deep RL to work Explore algorithm benchmark results with tuned hyperparameters Understand how deep RL environments are designedThis guide is ideal for both computer science students and software engineers who are familiar with basic machine learning concepts and have a working understanding of Python. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Foundations of Deep Reinforcement Learning: Theory and Practice in Python
Publicado por Addison-Wesley Professional, 2019
ISBN 10: 0135172381 ISBN 13: 9780135172384
Idioma: Inglés
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 53,65
Convertir monedaEUR 11,53 gastos de envío desde Reino Unido a EspañaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 379 pages. 9.00x7.00x0.50 inches. In Stock. This item is printed on demand.
