SOWA OPAC : Katalog księgozbioru

3 wyniki

E-book

W koszyku

Deep Reinforcement Learning Hands-On. Apply modern RL methods to practical problems of chatbots, robotics, discrete optimization, web automation, and more - Second Edition / Maxim Lapan. - [miejsce nieznane] : Packt Publishing : ebookpoint BIBLIO, 2020. - 826 s.

Autor

Lapan Maxim.

Forma i typ

E-booki

Deep Reinforcement Learning Hands-On, Second Edition is an updated and expanded version of the bestselling guide to the very latest reinforcement learning (RL) tools and techniques. It provides you with an introduction to the fundamentals of RL, along with the hands-on ability to code intelligent learning agents to perform a range of practical tasks.With six new chapters devoted to a variety of up-to-the-minute developments in RL, including discrete optimization (solving the Rubik's Cube), multi-agent methods, Microsoft's TextWorld environment, advanced exploration techniques, and more, you will come away from this book with a deep understanding of the latest innovations in this emerging field.In addition, you will gain actionable insights into such topic areas as deep Q-networks, policy gradient methods, continuous control problems, and highly scalable, non-gradient methods. You will also discover how to build a real hardware robot trained with RL for less than $100 and solve the Pong environment in just 30 minutes of training using step-by-step code optimization.In short, Deep Reinforcement Learning Hands-On, Second Edition, is your companion to navigating the exciting complexities of RL as it helps you attain experience and knowledge through real-world examples.

dostępna online

Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.

Informacje o książce

E-book

W koszyku

Deep Reinforcement Learning Hands-On. Apply modern RL methods, with deep Q-networks, value iteration, policy gradients, TRPO, AlphaGo Zero and more / Maxim Lapan. - [miejsce nieznane] : Packt Publishing : ebookpoint BIBLIO, 2018. - 546 s.

Autor

Lapan Maxim.

Forma i typ

E-booki

Deep Reinforcement Learning Hands-On is a comprehensive guide to the very latest DL tools and their limitations. You will evaluate methods including Cross-entropy and policy gradients, before applying them to real-world environments. Take on both the Atari set of virtual games and family favorites such as Connect4.The book provides an introduction to the basics of RL, giving you the know-how to code intelligent learning agents to take on a formidable array of practical tasks. Discover how to implement Q-learning on 'grid world' environments, teach your agent to buy and trade stocks, and find out how natural language models are driving the boom in chatbots.

dostępna online

Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.

Informacje o książce

E-book

W koszyku

Głębokie uczenie przez wzmacnianie. Praca z chatbotami oraz robotyka, optymalizacja dyskretna i automatyzacja sieciowa w praktyce / Maxim Lapan ; przeł. Jacek Janusz. - Wyd. 2 - [miejsce nieznane] : Helion : ebookpoint BIBLIO, 2022. - 720 s. ; 24 cm.

Autor

Lapan Maxim. Janusz Jacek.

Forma i typ

E-booki

Głębokie uczenie przez wzmacnianie rozwija się bardzo dynamicznie. Dziedzinę tę charakteryzuje niewyczerpany potencjał rozwiązywania trudnych problemów. Zajmuje się tym co najmniej kilka grup badawczych, koncentrujących się na wdrażaniu głębokiego uczenia przez wzmacnianie w różnych branżach. Niestety, opisy najnowszych osiągnięć są trudne do zrozumienia i zbyt abstrakcyjne, aby można było je łatwo zastosować w praktycznych implementacjach, a przecież poprawne działanie aplikacji jest uwarunkowane gruntownym zrozumieniem problemu przez projektanta. To zaktualizowane i rozszerzone wydanie bestsellerowego przewodnika po najnowszych narzędziach i metodach związanych z uczeniem przez wzmacnianie. Zawiera wprowadzenie do teorii uczenia przez wzmacnianie, a także wyjaśnia praktyczne sposoby kodowania samouczących się agentów w celu rozwiązywania praktycznych zadań. W tym wydaniu dodano sześć nowych rozdziałów poświęconych takim osiągnięciom technologii jak dyskretna optymalizacja, metody wieloagentowe, środowisko Microsoft TextWorld czy zaawansowane techniki eksploracji. Opisano również inne zagadnienia, między innymi głębokie sieci Q, gradienty polityk, sterowanie ciągłe i wysoce skalowalne metody bezgradientowe. Poszczególne kwestie zostały zilustrowane kodem wraz z opisem szczegółów implementacji. W książce między innymi: związki między uczeniem przez wzmacnianie a głębokim uczeniem różne metody uczenia przez wzmacnianie, w tym entropia krzyżowa, sieć DQN, a także algorytmy: aktor-krytyk, TRPO, PPO, DDPG, D4PG i inne praktyczne zastosowanie dyskretnej optymalizacji w celu rozwiązania problemu kostki Rubika trenowanie agentów przy użyciu oprogramowania AlphaGo Zero chatboty oparte na sztucznej inteligencji zaawansowane techniki eksploracyjne, w tym metody destylacji sieci Witaj, świecie prawdziwej sztucznej inteligencji!

dostępna online

Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.

Informacje o książce