Einstieg in Deep Reinforcement Learning

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KI-Agenten mit Python und PyTorch programmieren. Inkl. E-Book

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Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Agenten programmieren, die basierend auf direktem Feedback aus ihrer Umgebung selbstständig lernen und sich dabei verbessern. Sie werden Netzwerke mit dem beliebten PyTorch-Deep-Learning-Framework aufbauen, um bestärkende Lernalgorithmen zu erforschen. Diese reichen von Deep-Q-Networks über Methoden zur Gradientenmethode bis hin zu evolutionären Algorithmen.
Im weiteren Verlauf des Buches wenden Sie Ihre Kenntnisse in praktischen Projekten wie der Steuerung simulierter Roboter, der Automatisierung von Börsengeschäften oder dem Aufbau eines Spiel-Bots an.

Aus dem Inhalt:
• Strukturierungsprobleme als Markov-Entscheidungsprozesse
• Beliebte Algorithmen wie Deep Q-Networks, Policy Gradient-Methode und Evolutionäre Algorithmen und die Intuitionen, die sie antreiben
• Anwendung von Verstärkungslernalgorithmen auf reale Probleme

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Artikel-Details
Anbieter:
Carl Hanser Verlag
Autor:
Alexander Zai, Brandon Brown
Artikelnummer:
9783446459007
Veröffentlicht:
30.09.2020
Seitenanzahl:
400

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