This book is a practical, developer-oriented introduction to deep reinforcement learning (RL). Explore the theoretical concepts of RL, before discovering how deep learning (DL) methods and tools are making it possible to solve more complex and challenging p. Bestandsnummer des Verk�ufers 407080042

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Bibliografische Details

Titel: Deep Reinforcement Learning Hands-On

Verlag: Packt Publishing

Erscheinungsdatum: 2018

Einband: Softcover

Zustand: New

�ber diesen Titel

Rese�a del editor:

This practical guide will teach you how deep learning (DL) can be used to solve complex real-world problems.

Key Features

Explore deep reinforcement learning (RL), from the first principles to the latest algorithms
Evaluate high-profile RL methods, including value iteration, deep Q-networks, policy gradients, TRPO, PPO, DDPG, D4PG, evolution strategies and genetic algorithms
Keep up with the very latest industry developments, including AI-driven chatbots

Book Description

Recent developments in reinforcement learning (RL), combined with deep learning (DL), have seen unprecedented progress made towards training agents to solve complex problems in a human-like way. Google's use of algorithms to play and defeat the well-known Atari arcade games has propelled the field to prominence, and researchers are generating new ideas at a rapid pace.

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.

What you will learn

Understand the DL context of RL and implement complex DL models
Learn the foundation of RL: Markov decision processes
Evaluate RL methods including Cross-entropy, DQN, Actor-Critic, TRPO, PPO, DDPG, D4PG and others
Discover how to deal with discrete and continuous action spaces in various environments
Defeat Atari arcade games using the value iteration method
Create your own OpenAI Gym environment to train a stock trading agent
Teach your agent to play Connect4 using AlphaGo Zero
Explore the very latest deep RL research on topics including AI-driven chatbots

Who This Book Is For

Some fluency in Python is assumed. Basic deep learning (DL) approaches should be familiar to readers and some practical experience in DL will be helpful. This book is an introduction to deep reinforcement learning (RL) and requires no background in RL.

Table of Contents

What is Reinforcement Learning?
OpenAI Gym
Deep Learning with PyTorch
The Cross-Entropy Method
Tabular Learning and the Bellman Equation
Deep Q-Networks
DQN Extensions
Stocks Trading Using RL
Policy Gradients – An Alternative
The Actor-Critic Method
Asynchronous Advantage Actor-Critic
Chatbots Training with RL
Web Navigation
Continuous Action Space
Trust Regions – TRPO, PPO, and ACKTR
Black-Box Optimization in RL
Beyond Model-Free – Imagination
AlphaGo Zero

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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Alternative Streitbeilegung:
Die Europ�ische Kommission stellt eine Plattform f�r die au�ergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter https://ec.europa.eu/odr.

Informationen zum Zustandekommen des Vertrages

Die technischen Schritte zum Vertragsschluss, der Vertragsschluss selbst und die Korrekturm�glichkeiten erfolgen nach Ma�gabe der Regelungen "Zustandekommen des Vertrages" unserer Allgemeinen Gesch�ftsbedingungen (Teil I.).

Vertragssprache, Vertragstextspeicherung

3.1. Vertragssprache ist deutsch .

3.2. Der vollst�ndige Vertragstext wird von uns nicht gespeichert. Vor Absenden der Bestellung k�nnen die Vertragsdaten �ber die Druckfunktion des Browsers ausgedruckt oder elektronisch gesichert werden. Nach Zugang der Bestellung bei uns werden die Bestelldaten, die gesetzlich vorgeschriebenen Informationen bei Fernabsatzvertr�gen und die Allgemeinen Gesch�ftsbedingungen nochmals per E-Mail an Sie �bersandt.

Wesentliche Merkmale der Ware oder Dienstleistung

Die wesentlichen Merkmale der Ware und/oder Dienstleistung finden sich im jeweiligen Angebot.

Preise und Zahlungsmodalit�ten

5.1. Die in den jeweiligen Angeboten angef�hrten Preise sowie die Versandkosten stellen Gesamtpreise dar. Sie beinhalten alle Preisbestandteile einschlie�lich aller anfallenden Steuern.

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5.3. Die Ihnen zur Verf�gung stehenden Zahlungsarten sind unter einer entsprechend bezeichneten Schaltfl�che auf unserer Internetpr�senz oder im jeweiligen Angebot ausgewiesen.

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Lieferbedingungen

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Soweit im jeweiligen Angebot oder unter der entsprechend bezeichneten Schaltfl�che keine andere Frist angegeben ist, erfolgt die Lieferung der Ware innerhalb von 3-5 Tagen nach Vertragsschluss (bei vereinbarter Vorauszahlung jedoch erst nach dem Zeitpunkt Ihrer Zahlungsanweisung).

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