Learning reinforcement theory (104 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
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Verlag: Addison-Wesley Professional, 2019
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Sprache: Englisch
Verlag: Addison-Wesley Professional (edition 1), 2019
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Sprache: Englisch
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Sprache: Englisch
Verlag: Addison-Wesley Professional, 2019
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Sprache: Englisch
Verlag: Addison-Wesley Professional, 2019
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Sprache: Englisch
Verlag: Addison-Wesley Professional, 2019
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Sprache: Englisch
Verlag: Addison-Wesley Professional, 2019
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Sprache: Englisch
Verlag: Addison-Wesley Professional, 2019
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Sprache: Englisch
Verlag: Addison-Wesley Professional, 2019
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Sprache: Englisch
Verlag: Addison-Wesley Professional, 2019
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Sprache: Englisch
Verlag: Addison-Wesley Professional, 2019
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Sprache: Englisch
Verlag: Pearson Education (US) Feb 2020, 2020
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - The Contemporary Introduction to Deep Reinforcement Learning that Combines Theory and PracticeDeep reinforcement learning (deep RL) combines deep learning and reinforcement learning, in which artificial agents learn to solve sequential decision-making problems. In the past decade deep RL has…achieved remarkable results on a range of problems, from single and multiplayer gamessuch as Go, Atari games, and DotA 2to robotics.Foundations of Deep Reinforcement Learning is an introduction to deep RL that uniquely combines both theory and implementation. It starts with intuition, then carefully explains the theory of deep RL algorithms, discusses implementations in its companion software library SLM Lab, and finishes with the practical details of getting deep RL to work.This guide is ideal for both computer science students and software engineers who are familiar with basic machine learning concepts and have a working understanding of Python.- Understand each key aspect of a deep RL problem- Explore policy- and value-based algorithms, including REINFORCE, SARSA, DQN, Double DQN, and Prioritized Experience Replay (PER)- Delve into combined algorithms, including Actor-Critic and Proximal Policy Optimization (PPO)- Understand how algorithms can be parallelized synchronously and asynchronously- Run algorithms in SLM Lab and learn the practical implementation details for getting deep RL to work- Explore algorithm benchmark results with tuned hyperparameters- Understand how deep RL environments are designedRegister your book for convenient access to downloads, updates, and/or corrections as they become available. See inside book for details.
Deep Reinforcement Learning for Wireless Communications and Networking: Theory, Applications and Implementation
Hoang, Dinh Thai; Huynh, Nguyen Van; Nguyen, Diep N.; Hossain, Ekram; Niyato, Dusit
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Zustand: very_good.
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Taschenbuch. 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 reinforce…ment learning 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.
- Softcover
Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschlandpreigu
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Fuzzy Reinforcement Learning Based Controller Design | Lyapunov Theory based Reinforcement Learning Controller for Non Linear Systems | Abhishek Kumar | Taschenbuch | Englisch | 2021 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786204732015 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengeri…cher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Zustand: new.
