Глубокое обучение с подкреплением : теория и практика на языке Python; руководство / Лаура Грессер, Ван Лун Кенг ; [перевел с английского К. Синица]
16+ Язык: русский ; оригинала, английский.Выходные данные: Санкт-Петербург [и др.] : Питер ; Прогресс книга, 2022Физическая характеристика: 415 с. : ил. ; 24 см.ISBN: 978-5-4461-1699-7 Серия: Серия "Библиотека программиста" Примечания: Загл. и авт. ориг.: Foundations of deep reinforcement learning / Laura Graesser, Wah Lonn Keng.Резюме или реферат: Глубокое обучение с подкреплением (глубокое RL) сочетает в себе два подхода к машинному обучению. В ходе такого обучения виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи о принятии решений. За последнее десятилетие было много неординарных достижений в этой области - от однопользовательских и многопользовательских игр, таких как го и видеоигры Atari и Dota 2, до робототехники. Эта книга - введение в глубокое обучение с подкреплением, уникально комбинирующее теорию и практику. Авторы начинают повествование с базовых сведений, затем подробно объясняют теорию алгоритмов глубокого RL, демонстрируют их реализации на примере программной библиотеки SLM Lab и напоследок описывают практические аспекты использования глубокого RL.Библиография: Библиогр.: с. 405-415 (153 назв.).Особенности распространения и использования: 16+.Оригинал (перевода): Foundations of deep reinforcement learning Предметная рубрика - Тема: Машинное обучение | PYTHON, язык программирования Другие классификации: З973.2-018Коллекция: Национальная библиография Тип экземпляра: Книга| Тип экземпляра | Текущая библиотека | Шифр хранения | Кол-во копий | Статус | Срок возврата | Штрих-код | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Книга | РНБ (Московский) Зал технической, медицинской и естественнонаучной литературы | Доступно | ERR-250601 | ||||
| Книга | РНБ (Московский) Русский книжный фонд: издания с 1957 года | 2022-7/5100 (Просмотр полки(Открывается ниже)) | КН-П-2329 | Доступно | 1-3898816 | ||
| Книга | РНБ (Московский) Русский книжный фонд: издания с 1957 года | 2022-7/5100 (Просмотр полки(Открывается ниже)) | КН-П-2329 | Доступно | 1-3898817 | ||
| Книга | РНБ (Садовая) Универсальный читальный зал | Доступно | ERR-250684 |
Загл. и авт. ориг.: Foundations of deep reinforcement learning / Laura Graesser, Wah Lonn Keng
Библиогр.: с. 405-415 (153 назв.)
Глубокое обучение с подкреплением (глубокое RL) сочетает в себе два подхода к машинному обучению. В ходе такого обучения виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи о принятии решений. За последнее десятилетие было много неординарных достижений в этой области - от однопользовательских и многопользовательских игр, таких как го и видеоигры Atari и Dota 2, до робототехники. Эта книга - введение в глубокое обучение с подкреплением, уникально комбинирующее теорию и практику. Авторы начинают повествование с базовых сведений, затем подробно объясняют теорию алгоритмов глубокого RL, демонстрируют их реализации на примере программной библиотеки SLM Lab и напоследок описывают практические аспекты использования глубокого RL
16+