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Maxim Lapan

Praktische und umfassende Einführung in Reinforcement Learning von den grundlegenden Prinzipien bis hin zu den neuesten Algorithmen Die wichtigsten Methoden anschaulich erläutert: Deep-Q-Networks, Wertiteration, Policy Gradients, Trust Region Policy Optimization (TRPO), genetische Algorithmen und mehr Praktische Implementierung aller Methoden mit Beispielcode in Python Reinforcement Learning ist ein Teilgebiet des Machine Learnings, das sich auf die anspruchsvolle Aufgabe konzentriert, optimales Verhalten in komplexen Umgebungen zu erlernen. Der Lernvorgang wird ausschließlich durch den Wert einer Belohnung und durch Beobachtung der Umgebung gesteuert.In diesem Buch beschreibt Maxim Lapan alle wichtigen Methoden des Reinforcement Learnings praxisnah und anhand von Implementierungsbeispielen in Python. Auf diese Weise vermittelt er nicht nur die Grundlagen des Reinforcement Learnings, sondern zeigt auch anschaulich, wie die einzelnen Methoden in der Praxis eingesetzt werden. Unter Verwendung der Bibliothek PyTorch können so beispielsweise Neuronale Netze für Atari-Spiele oder Vier Gewinnt trainiert werden. In umfangreicheren Implementierungsbeispielen zeigt Maxim Lapan darüber hinaus den Einsatz von Reinforcement Learning für den Handel mit Aktien und Natural Language Processing.Es werden grundlegende Kenntnisse in den Bereichen Machine Learning und Deep Learning sowie ein sicherer Umgang mit Python vorausgesetzt.

30 Jan 2020 ... Deep reinforcement learning is reinforcement learning that is applied using deep neural networks. This type of learning involves computers on ... 14 Feb 2018 ... The most well-known benchmark for deep reinforcement learning is Atari. As shown in the now-famous Deep Q-Networks paper, if you combine Q ...

5.23 MB DATEIGRÖSSE
9783747500361 ISBN
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Aktuelle Bewertungen

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Sofya Voigtuh

About the book. Grokking Deep Reinforcement Learning is a beautifully balanced approach to teaching, offering numerous large and small examples, annotated diagrams and code, engaging exercises, and skillfully crafted writing. You'll explore, discover, and learn as you lock in the ins and outs of reinforcement learning, neural networks, and AI agents. Deep Reinforcement Learning – Data Science …

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Mattio Müllers

Deep Reinforcement Learning Course - GitHub … Deep Reinforcement Learning Course is a free series of blog posts and videos about Deep Reinforcement Learning, where we'll learn the main algorithms, and how to implement them in Tensorflow.

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Noels Schulzen

This is achieved by deep learning of neural networks. At DeepMind we have pioneered the combination of these approaches - deep reinforcement learning - to create the first artificial agents to achieve human-level performance across many challenging domains.Our agents must continually make value judgements so as to select good actions over bad A Beginner's Guide to Deep Reinforcement …

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Jason Leghmann

Reinforcement Learning - MATLAB & Simulink Deep Reinforcement Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens, mit dem Sie Steuerungen und Entscheidungssysteme für komplexe Systeme wie Roboter und autonome Systeme implementieren können. Deep Reinforcement Learning ermöglicht die Implementierung von tiefen neuronalen Netzen, die komplexe Verhaltensweisen erlernen können, wenn sie mit

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Jessica Kolhmann

Rainbow: Combining Improvements in Deep Reinforcement Learning Matteo Hessel DeepMind Joseph Modayil DeepMind Hado van Hasselt DeepMind Tom Schaul DeepMind Georg Ostrovski DeepMind Will Dabney DeepMind Dan Horgan DeepMind Bilal Piot DeepMind Mohammad Azar DeepMind David Silver DeepMind Abstract The deep reinforcement learning community has made