Глубокое обучение с подкреплением. AlphaGo и другие технологии

В избранное

16+

Наличие:

В наличии

2089₽

2450 ₽

15% СКИДКА

2900 ₽

цена в розничном
магазине

Доставим в любой магазин бесплатно, Проверить наличие в

магазинах

Доставка Boxberry 1-2 дня

Характеристики

Год издания:

2020
Издательство:

Прогресс книга
Автор:

Лапань Максим
Тип переплета:

Мягкая обложка
Кол-во страниц:

496
ISBN:

978-5-4461-1079-7
Артикул:

202538

Эта книга — подробное руководство по новейшим инструментам глубокого обучения с подкреплением и их ограничениям. Мы реализуем и проверим на практике методы кросс-энтропии и итерации по ценностям (Q-learning), а также градиенты по стратегиям. Для экспериментов используются самые разные среды обучения с подкреплением (RL), начиная с классических CartPole и GridWorld и заканчивая эмуляторами Atari и средами непрерывного управления (на основе PyBullet и RoboSchool). Множество примеров основано на нестандартных средах, в которых мы с нуля разработаем модель окружения. В этой книге - Вы узнаете, какое место в контексте глубокого обучения занимают методы RL, реализуете сложные модели глубокого обучения. - Изучите основу RL: марковские процессы принятия решений. - Рассмотрите примеры реализации методов RL: метод кросс-энтропии, DQN, A3C, TRPO, PPO, DDPG, D4PG и других. - Узнаете, как работать с дискретными и непрерывными пространствами действий в различных средах. - Увидите, как разработать систему, обучающуюся играм Atari, используя обучение с подкреплением. - Создадите собственную среду по модели OpenAI Gym для обучения биржевого агента. - Реализуете метод AlphaGo Zero для игры в Connect4. - Познакомитесь с применением RL в обработке речи: узнаете, как обучить диалогового бота на фразах из кинофильмов.