Глубокое обучение с подкреплением. AlphaGo и другие технологии; Издательский дом "Питер", 2020
от 550 р. до 2694 р.
- Издатель: Прогресс книга
- ISBN: 978-5-4461-1079-7
EAN: 9785446110797
- Книги: Программирование
- ID:6533356
Где купить (9)
Цена от 550 р. до 2694 р. в 9 магазинах
Магазин | Цена | Наличие |
---|---|---|
Описание
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.
Смотри также о книге.
О книге
Параметр | Значение |
---|---|
Автор(ы) | Лапань М. |
Переплет | Мягкий (3) |
Издатель | Издательский дом "Питер" |
Год издания | 2020 |
Возрастные ограничения | 16 |
Кол-во страниц | 496 |
Серия | Для профессионалов |
Формат | 164x233мм |
Издательство | ООО "Прогресс книга" |
Количество страниц | 496 |
Тип обложки | мягкая |
Возрастное ограничение | 16+ |
Количество книг | 1 |
Вес | 0.63кг |
ISBN | 978-5-4461-1079-7 |
Размеры | 70x100/16 |
Обложка | мягкая обложка |
Язык издания | Русский |
Автор | без автора |
Раздел | Программирование |
Отзывы (3)
- Денис Королев — 18 Февраля 2022
очень полезная книга для темы обучения с подкрепление, тут описана как математика для данной области, так и инструменты для ее применения, минусом могу отметить что у оглавления нет ссылок из-за этого навигация по книги сильно усложняется
- Рейдер Эдуард — 30 Сентября 2020
Познакомился с кодом к главе 8. Заметное число критических ошибок. Код с листа не проходит, нужны исправления. Подключение некоторых, необходимых для выполнения кода пакетов опущено. Приходится восстанавливать по факту ошибок и с поиском в сети. Запуск кода из командной строки приведен только для одного скрипта. Все остальные аргументы параметры запуска пришлось вычислять анализом кода. Удивило, что критерием остановки цикла принят np.inf и в коде train_model.py и в коде train_model_conv.py. Содержание файла requirements.txt, которое определяет необходимый софт для работы с книгой - некорректно. Приходится достаточно долго подбирать вручную, без шансов для новичков. Предоставленные скрипты в неудовлетворительном состоянии. Текстовая часть книги сжата, но представляет интерес принятой манерой изложения. В английском варианте книги этот пример уже в главе 10 количество недочетов никак не меньше, прежние сохранились.
Добавить отзыв
Книги: Машинное обучение. Анализ данных - издательство "Прогресс книга"
Категория 440 р. - 660 р.
Книги: Машинное обучение. Анализ данных
Категория 440 р. - 660 р.