Second edition of the bestselling introduction to deep reinforcement learning, expanded with six new chapters
Learn advanced exploration techniques including noisy networks, pseudo-count, and network distillation methods
Apply RL methods to cheap hardware robotics platforms

Book Description

Deep Reinforcement Learning Hands-On, Second Edition is an updated and expanded version of the bestselling guide to the very latest reinforcement learning (RL) tools and techniques. It provides you with an introduction to the fundamentals of RL, along with the hands-on ability to code intelligent learning agents to perform a range of practical tasks.

With six new chapters devoted to a variety of up-to-the-minute developments in RL, including discrete optimization (solving the Rubik's Cube), multi-agent methods, Microsoft's TextWorld environment, advanced exploration techniques, and more, you will come away from this book with a deep understanding of the latest innovations in this emerging field.

In addition, you will gain actionable insights into such topic areas as deep Q-networks, policy gradient methods, continuous control problems, and highly scalable, non-gradient methods. You will also discover how to build a real hardware robot trained with RL for less than $100 and solve the Pong environment in just 30 minutes of training using step-by-step code optimization.

In short, Deep Reinforcement Learning Hands-On, Second Edition, is your companion to navigating the exciting complexities of RL as it helps you attain experience and knowledge through real-world examples.

What you will learn

Understand the deep learning context of RL and implement complex deep learning models
Evaluate RL methods including cross-entropy, DQN, actor-critic, TRPO, PPO, DDPG, D4PG, and others
Build a practical hardware robot trained with RL methods for less than $100
Discover Microsoft s TextWorld environment, which is an interactive fiction games platform
Use discrete optimization in RL to solve a Rubik s Cube
Teach your agent to play Connect 4 using AlphaGo Zero
Explore the very latest deep RL research on topics including AI chatbots
Discover advanced exploration techniques, including noisy networks and network distillation techniques

Who this book is for

Some fluency in Python is assumed. Sound understanding of the fundamentals of deep learning will be helpful. This book is an introduction to deep RL and requires no background in RL

What Is Reinforcement Learning?
OpenAI Gym
Deep Learning with PyTorch
The Cross-Entropy Method
Tabular Learning and the Bellman Equation
Deep Q-Networks
Higher-Level RL libraries
DQN Extensions
Ways to Speed up RL
Stocks Trading Using RL
Policy Gradients
The Actor-Critic Method
Asynchronous Advantage Actor-Critic
Training Chatbots with RL
The TextWorld environment
Web Navigation
Continuous Action Space
RL in Robotics
Trust Regions
Black-Box Optimization in RL
Advanced exploration
Beyond Model-Free
AlphaGo Zero
RL in Discrete Optimisation
Multi-agent RL

"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.

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Diritto di recesso

Se sei un consumatore puoi recedere dal contratto in conformità con quanto segue. Per Consumatore si intende qualsiasi persona fisica che agisce per scopi estranei alla propria attività commerciale, imprenditoriale, artigianale o professionale.

Informazioni sul diritto di recesso

Diritto legale di recesso

Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.

Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.

Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).

Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.

Effetti del recesso

In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).

Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.

Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.

Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.

Dovrai rispedire i beni o consegnarli a GreatBookPricesUK, Castle Donington, Derby, United Kingdom, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.

Eccezioni al diritto di recesso

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Deep Reinforcement Learning Hands-On - Second Edition

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