Einstieg in Deep Reinforcement Learning

Sprache: Deutsch

Verlag: Hanser Fachbuchverlag Okt 2020, 2020

3446459006 / 9783446459007

Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschlandbuchversandmimpf2000

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Artikelbeschreibung vom Verkäufer

Neuware -- Grundlegende Konzepte und Terminologie- Praktischer Einsatz mit PyTorch- Projekte umsetzenDieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Agenten programmieren, die basierend auf direktem Feedback aus ihrer Umgebung selbstständig lernen und sich dabei verbessern. Sie werden Netzwerke mit dem beliebten PyTorch-Deep-Learning-Framework aufbauen, um bestärkende Lernalgorithmen zu erforschen. Diese reichen von Deep-Q-Networks über Methoden zur Gradientenmethode bis hin zu evolutionären Algorithmen.Im weiteren Verlauf des Buches wenden Sie Ihre Kenntnisse in praktischen Projekten wie der Steuerung simulierter Roboter, der Automatisierung von Börsengeschäften oder dem Aufbau eines Spiel-Bots an.Aus dem Inhalt:- Strukturierungsprobleme als Markov-Entscheidungsprozesse- Beliebte Algorithmen wie Deep Q-Networks, Policy Gradient-Methode und Evolutionäre Algorithmen und die Intuitionen, die sie antreiben- Anwendung von Verstärkungslernalgorithmen auf reale ProblemeEXTRA: Elektronisches Buch insideSystemvoraussetzungen für Elektronisches Buch inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Elektronisches Buch-Reader bzw. Adobe Digital Editions.Hanser Fachbuchverlag, Kolberger Str. 22, 81679 München 400 pp. Deutsch.

Bestandsnummer des Verkäufers 9783446459007

Titel
Einstieg in Deep Reinforcement Learning
Autor
Alexander Zai
Verlag
Hanser Fachbuchverlag Okt 2020
Veröffentlichungsjahr
2020
Zustand
Neu
Einband
Bündel
Sprache
Deutsch
ISBN-10
3446459006
ISBN-13
9783446459007
Artikelgewicht
882 Gramm
Abmessungen
246x182x27 mm

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