9789811949326 - reinforcement learning: theory and python implementation von xiao, zhiqing (3 Ergebnisse)

- Hardcover
Anbieter: Books From California, Simi Valley, CA, USABooks From California
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 4 SternenZustand: Gebraucht - Sehr gut
EUR 71,07
EUR 4,36 VersandVersand innerhalb von USAAnzahl: 1 verfügbar
hardcover. Zustand: Fine.

- Hardcover
Anbieter: medimops, Berlin, Deutschlandmedimops
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Gebraucht - Gut
EUR 74,46
EUR 10,00 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: 1 verfügbar
Zustand: very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.

- Hardcover
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 92,26
EUR 65,17 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: 1 verfügbar
Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation is a tutorial book on reinforcement learning, with explanations of both theory and applications. Starting from a uniform mathematical framework, this book derives the theory of modern reinforcement le…arning systematically and introduces all mainstream reinforcement learning algorithms such as PPO, SAC, and MuZero. It also covers key technologies of GPT training such as RLHF, IRL, and PbRL. Every chapter is accompanied by high-quality implementations, and all implementations of deep reinforcement learning algorithms are with both TensorFlow and PyTorch. Codes can be found on GitHub along with their results and are runnable on a conventional laptop with either Windows, macOS, or Linux.This book is intended for readers who want to learn reinforcement learning systematically and apply reinforcement learning to practical applications. It is also ideal to academical researchers who seek theoretical foundation or algorithm enhancement in their cutting-edge AI research.