Zai alexander (15 Ergebnisse)

Paperback. Zustand: Very Good. First Edition. Minimal wear to cover. Pages clean and binding tight. shelf wear. bumped edges. Paperback.

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Zustand: New. pp. 325.

Zustand: New. 2020. 1st Edition. Paperback. . . . . . Books ship from the US and Ireland.

Zustand: New. In English.

Paperback. Zustand: Brand New. 359 pages. 9.00x7.25x0.75 inches. In Stock.

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Kartoniert / Broschiert. Zustand: New. Humans learn best from feedback-we are encouraged to take actions that lead to positive results while deterred by decisions with negative consequences. This reinforcement process can be applied to computer programs allowing them to solve more complex pro.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Deep Reinforcement Learning in Action | Alexander Zai (u. a.) | Taschenbuch | Kartoniert / Broschiert | Englisch | 2020 | Simon & Schuster Distribution Clients | EAN 9781617295430 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu. …

hardcover. Zustand: Sehr gut. 400 Seiten; 9783446459007.2 Gewicht in Gramm: 1.

hardcover. Zustand: New.

Zustand: New. - 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 selbststaendig lernen und sich dabei ve.

Bündel. Zustand: Neu. 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.…

Zustand: gut. Einstieg in Deep Reinforcement Learning. KI-Agenten mit Python und PyTorch progr In deutscher Sprache. pages.