Усиленное обучение
Джеймс Девис
Данное руководство по усиленному обучению (Reinforcement Learning, RL), охватывает теоретические основы, практические применения и современные достижения. В начале дается определение RL, его исторический контекст и ключевые отличия от других видов машинного обучения. Примеры применения RL охватывают игры, робототехнику, финансовые рынки и управление ресурсами. Математические основы включают марковские процессы принятия решений, состояния, действия, награды и политики, а также Беллмановские уравнения и итерацию ценности.Основные алгоритмы RL, такие как метод Монте-Карло, Q-Learning, SARSA, методы градиента политики, REINFORCE и Actor-Critic, рассматриваются вместе с моделями на основе планирования и глубокого усиленного обучения (DQN, DDPG, A3C). Практическая часть книги включает использование OpenAI Gym и других сред, настройку и тестирование моделей, а также примеры кода на Python с использованием библиотек TensorFlow и PyTorch.
- Категория: программирование
- Правообладатель: Автор
- Год написания: 2024
- Возрастное ограничение: 12+
- Легальная стоимость: 490.00 руб.
Читать книгу «Усиленное обучение» онлайн:
Комментарии ():
Вам также может понравиться:
