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.
Автор: ЛАПАНЬ М.
Издательство: Питер
Серия: Для профессионалов
Возрастные ограничения: 16+
Год издания: 2020
ISBN: 9785446110797
Кол-во страниц: 496
Размер: 70х100/16 мм
Тип обложки: Обл Ц
Вес: 634 г
Способы доставки
Выбери подходящий способ доставки
Забрать самому из магазина
0.00 £
Доставка курьером