Einstieg in Deep Reinforcement Learning

Lingua: tedesco

Editore: Hanser Fachbuchverlag Okt 2020, 2020

3446459006 / 9783446459007

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Neuware -- Grundlegende Konzepte und Terminologie- Praktischer Einsatz mit PyTorch- Projekte umsetzenDieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Agenten programmieren, die basierend auf direktem Feedback aus ihrer Umgebung selbstständig lernen und sich dabei verbessern. Sie werden Netzwerke mit dem beliebten PyTorch-Deep-Learning-Framework aufbauen, um bestärkende Lernalgorithmen zu erforschen. Diese reichen von Deep-Q-Networks über Methoden zur Gradientenmethode bis hin zu evolutionären Algorithmen.Im weiteren Verlauf des Buches wenden Sie Ihre Kenntnisse in praktischen Projekten wie der Steuerung simulierter Roboter, der Automatisierung von Börsengeschäften oder dem Aufbau eines Spiel-Bots an.Aus dem Inhalt:- Strukturierungsprobleme als Markov-Entscheidungsprozesse- Beliebte Algorithmen wie Deep Q-Networks, Policy Gradient-Methode und Evolutionäre Algorithmen und die Intuitionen, die sie antreiben- Anwendung von Verstärkungslernalgorithmen auf reale ProblemeEXTRA: Elektronisches Buch insideSystemvoraussetzungen für Elektronisches Buch inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Elektronisches Buch-Reader bzw. Adobe Digital Editions.Hanser Fachbuchverlag, Kolberger Str. 22, 81679 München 400 pp. Deutsch.…

Codice articolo 9783446459007

Titolo
Einstieg in Deep Reinforcement Learning
Autore
Alexander Zai
Editore
Hanser Fachbuchverlag Okt 2020
Anno di pubblicazione
2020
Condizione
Neu
Rilegatura
Bündel
Lingua
tedesco
ISBN 10
3446459006
ISBN 13
9783446459007
Peso dell'articolo
882 grammi
Dimensioni
246x182x27 mm

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Emtmannsberg, BAYE, Germania

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