Deep Reinforcement Learning with Python - Second Edition
Lingua: inglese
Editore: Packt Publishing, 2020
- Brossura
- Nuovo
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
Venditore AbeBooks dal 28 gennaio 2020
Condizione: Nuovo
EUR 54,00
Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCodice articolo 42065111-n
- Titolo
- Deep Reinforcement Learning with Python - Second Edition
- Autore
- Sudharsan Ravichandiran
- Editore
- Packt Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1839210680
- ISBN 13
- 9781839210686
- Edizione
- seconda edizione
An example-rich guide for beginners to start their reinforcement and deep reinforcement learning journey with state-of-the-art distinct algorithms
Key Features
- Covers a vast spectrum of basic-to-advanced RL algorithms with mathematical explanations of each algorithm
- Learn how to implement algorithms with code by following examples with line-by-line explanations
- Explore the latest RL methodologies such as DDPG, PPO, and the use of expert demonstrations
Book Description
With significant enhancements in the quality and quantity of algorithms in recent years, this second edition of Hands-On Reinforcement Learning with Python has been revamped into an example-rich guide to learning state-of-the-art reinforcement learning (RL) and deep RL algorithms with TensorFlow 2 and the OpenAI Gym toolkit.
In addition to exploring RL basics and foundational concepts such as Bellman equation, Markov decision processes, and dynamic programming algorithms, this second edition dives deep into the full spectrum of value-based, policy-based, and actor-critic RL methods. It explores state-of-the-art algorithms such as DQN, TRPO, PPO and ACKTR, DDPG, TD3, and SAC in depth, demystifying the underlying math and demonstrating implementations through simple code examples.
The book has several new chapters dedicated to new RL techniques, including distributional RL, imitation learning, inverse RL, and meta RL. You will learn to leverage stable baselines, an improvement of OpenAI's baseline library, to effortlessly implement popular RL algorithms. The book concludes with an overview of promising approaches such as meta-learning and imagination augmented agents in research.
By the end, you will become skilled in effectively employing RL and deep RL in your real-world projects.
What you will learn
- Understand core RL concepts including the methodologies, math, and code
- Train an agent to solve Blackjack, FrozenLake, and many other problems using OpenAI Gym
- Train an agent to play Ms Pac-Man using a Deep Q Network
- Learn policy-based, value-based, and actor-critic methods
- Master the math behind DDPG, TD3, TRPO, PPO, and many others
- Explore new avenues such as the distributional RL, meta RL, and inverse RL
- Use Stable Baselines to train an agent to walk and play Atari games
Who this book is for
If you're a machine learning developer with little or no experience with neural networks interested in artificial intelligence and want to learn about reinforcement learning from scratch, this book is for you.
Basic familiarity with linear algebra, calculus, and the Python programming language is required. Some experience with TensorFlow would be a plus.
Table of Contents
- Fundamentals of Reinforcement Learning
- A Guide to the Gym Toolkit
- The Bellman Equation and Dynamic Programming
- Monte Carlo Methods
- Understanding Temporal Difference Learning
- Case Study - The MAB Problem
- Deep Learning Foundations
- A Primer on TensorFlow
- Deep Q Network and Its Variants
- Policy Gradient Method
- Actor-Critic Methods - A2C and A3C
- Learning DDPG, TD3, and SAC
- TRPO, PPO, and ACKTR Methods
- Distributional Reinforcement Learning
- Imitation Learning and Inverse RL
- Deep Reinforcement Learning with Stable Baselines
- Reinforcement Learning Frontiers
- Appendix 1 - Reinforcement Learning Algorithms
- Appendix 2 - Assessments
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Sudharsan Ravichandiran is a data scientist, researcher, best selling author, and YouTuber (search for "Sudharsan reinforcement learning"). He completed his Bachelor's in Information Technology at Anna University. His area of research focuses on practical implementations of deep learning and reinforcement learning, including Natural Language Processing and computer vision. He is an open-source contributor and loves answering questions on Stack Overflow. He also authored a best-seller, Hands-On Reinforcement Learning with Python, published by Packt Publishing.
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
GreatBookPricesUK
Woodford Green, Regno Unito
Venditore AbeBooks dal 28 gennaio 2020
Tariffe di spedizione da Regno Unito a U.S.A.
| Articolo | Da 10 a 27 giorni lavorativi | Da 10 a 30 giorni lavorativi |
|---|---|---|
| Primo articolo | EUR 17,72 | EUR 17,72 |
Metodi di pagamento
Descrizione dello Store
GreatBookPrices.com is your top source for finding new books at the absolute lowest prices, guaranteed ! We offer big discounts - everyday - on millions of titles in virtually any category, from Architecture to Zoology -- and everything in between. Discover great deals and super-savings, on professional books, text book titles, the newest computer guides, or your favorite fiction authors. You'll find it all - at HUGE SAVINGS - at GreatBookPrices. Browse through our complete online product catalog today. Serving customers around the world for years, we help thousands find just the books they're looking for -- at incredibly low, bargain prices.…
Specializzazione
TradeBooksInformazioni sull’azienda del venditore
Far Corner Europe Limited
19-20 Bourne Court, 19-20 Bourne Court
Woodford Green, Regno Unito IG8 8HD
Condizioni di vendita
Company Name: GreatBookPricesUK
Legal Entity: Far Corner Europe Limited
Address: 19-20 Bourne Court, Southend Road, Woodford Green Essex, UK IG8 8HD
Registration #: 10691061, GB307932304
Authorized representative: Danielle Hainsey
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
Il diritto di recesso non si applica a:
- La fornitura di giornali, periodici o riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento; e
- La fornitura di contenuto digitale non fornito su un supporto materiale (ad es. su un CD o DVD), se al momento dell'invio dell'ordine hai accettato l'inizio dell'esecuzione e hai riconosciuto che non avresti potuto recedere una volta iniziata l'esecuzione.
Condizioni di spedizione
Our warehouses across the globe are fully operational without substantial delays. We are working hard and continue to overcome the daily challenges presented by COVID-19. There have been reports that delivery carriers are experiencing large delays resulting in longer than normal deliveries to customers. See USPS's website for further detail. We would like to apologize in advance if your item arrives later than the expected delivery due date.
Internal processing of your order will take about 1-2 business days. Please allow an additional 10-20 business days for Royal Mail delivery.