158660
Book
In basket
Czym jest uczenie przez wzmacnianie Zestaw narzedzi OpenAl Gym Uczenie głębokie przy użyciu biblioteki PyTorch Metoda entropii krzyżowej Uczenie tabelaryczne i równanie Bellmana Głębokie sieci Biblioteki wy zszego poziomu uczenia przez wzmacnianie Rozszerzenia sieci DQN Sposoby przyspieszenia metod uczenia przez wzmacnianie Inwestowanie na giełdzie za pomocą metod uczenia przez wzmacnianie Alternatywa - gradienty polityki Metoda aktor-krytyk Asynchroniczna wersja metody aktor-krytyk Trenowanie chatbotów z wykorzystaniem uczenia przez wzmacnianie Środowisko TextWorld Nawigacja w sieci Ciągła przestrzeń akcji Metody uczenia przez wzmacnianie w robotyce Regiony zaufania - PPO, TRPO, ACKTR i SAC Optymalizacja typu "czarna skrzynka" w przypadku uczenia przez wzmacnianie Zaawansowana eksploracja Alternatywa dla metody bezmodelowej - agent wspomagany wyobraźnią alphaGo Zero Użycie metod uczenia przez wzmacnianie w optymalizacji dyskretnej Metoda wieloagentowa
Sygnatura czytelni BWEAiI: XII Ą 150
Media files:
Availability:
Biblioteka WEAiI
Copies are only available in the library: sygn. 152597 (1 egz.)
Notes:
Tytuł oryginału: Deep reinforcement learning hands-on : apply modern RL methods to practical problems of chatbots, robotics, discrete optimization, web automation, and more, 2nd edition, 2020
General note
Na stronie tytułowej: Wydanie II, zawiera analizę metod wieloagentowych i zaawansowanych technik eksploracyjnych. Informacja o wydaniu dotyczy oryginału.
The item has been added to the basket. If you don't know what the basket is for, click here for details.
Do not show it again

Deklaracja dostępności