Libro: Aprendizaje Por Refuerzo Profundo: Aprendizaje Prácti

Descripción

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PRODUCTO: Libro: Deep Reinforcement Learning Hands-On: modern RL methods, with deep Q-networks, value iteration, policy gradients, TRPO, AlphaGo Zero and more

DESCRIPCION:
Nota del editor: esta edición de 2018 está desactualizada y no es compatible con ninguna de las actualizaciones más recientes de las bibliotecas de Python. Ya está disponible una nueva tercera edición, actualizada para 2020 con seis nuevos capítulos que incluyen métodos multiagente, optimización discreta, RL en robótica y técnicas avanzadas de exploración.
Esta guía práctica le enseñará cómo se puede utilizar el aprendizaje profundo (DL) para resolver problemas complejos del mundo real.
Características clave Explore el aprendizaje por refuerzo profundo (RL), desde los primeros principios hasta los algoritmos más recientes. Evalúe métodos de RL de alto perfil, incluida la iteración de valores, redes Q profundas, gradientes de políticas, TRPO, PPO, DDPG, D4PG, estrategias de evolución y algoritmos genéticos. Manténgase al día con los últimos avances de la industria, incluidos los chatbots impulsados ??por IA
Descripción del libro
Deep Reinforcement Learning Hands-On es una guía completa de las últimas herramientas de DL y sus limitaciones. Evaluará métodos que incluyen la entropía cruzada y los gradientes de políticas, antes de aplicarlos a entornos del mundo real. Enfréntate tanto al conjunto de juegos virtuales de Atari como a los favoritos de la familia, como Connect4.
El libro proporciona una introducción a los conceptos básicos de RL y le brinda el conocimiento para codificar agentes de aprendizaje inteligentes para que asuman una formidable variedad de tareas prácticas. D...



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Marca: Packt Publishing
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