Reinforcement Learning

Autor Andrew G. Barto, Richard S. Sutton

Reinforcement Learning - Andrew G. Barto,Richard S. Sutton

Reinforcement Learning

Autor Andrew G. Barto, Richard S. Sutton

0.0 z 5 hvězdiček 0 hodnocení čtenářů

Kniha ( pevná vazba )

Do košíku

3 465 Kč s DPH
Jsme transparentní

E-shopové listy

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 99 Kč dárek zdarma v hodnotě 19 Kč

E-shopové listy

Magazín Knihkupec

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 249 Kč dárek zdarma v hodnotě 69 Kč

Magazín Knihkupec

The significantly expanded and updated new edition of a widely used text on reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence.Reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence, is a computational approach to learning whereby an agent tries to maximize the total… Přejít na celý popis

Král Nezemě Na své osmnáctiny čeká únos. Král Nezemě si přichází pro další dívku a nic ho nezastaví. Temná verze Petra Pana plná nebezpečí, vášně a vztahů, které bolí i přitahují. Více informací

K tomuto produktu zákazníci kupují

Popis Hodnocení 0.0 z 5 hvězdiček 0 Vývoj ceny

Popis

The significantly expanded and updated new edition of a widely used text on reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence.

Reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence, is a computational approach to learning whereby an agent tries to maximize the total amount of reward it receives while interacting with a complex, uncertain environment. In Reinforcement Learning, Richard Sutton and Andrew Barto provide a clear and simple account of the field''s key ideas and algorithms. This second edition has been significantly expanded and updated, presenting new topics and updating coverage of other topics.

Like the first edition, this second edition focuses on core online learning algorithms, with the more mathematical material set off in shaded boxes. Part I covers as much of reinforcement learning as possible without going beyond the tabular case for which exact solutions can be found. Many algorithms presented in this part are new to the second edition, including UCB, Expected Sarsa, and Double Learning. Part II extends these ideas to function approximation, with new sections on such topics as artificial neural networks and the Fourier basis, and offers expanded treatment of off-policy learning and policy-gradient methods. Part III has new chapters on reinforcement learning''s relationships to psychology and neuroscience, as well as an updated case-studies chapter including AlphaGo and AlphaGo Zero, Atari game playing, and IBM Watson''s wagering strategy. The final chapter discusses the future societal impacts of reinforcement learning.

Sdílet

autoři
Andrew G. Barto | Richard S. Sutton
kategorie
Knihy » Cizojazyčná literatura » English literature » Nonfiction
Témata
Nakladatel
MIT Press Ltd
Rozměr
236 x 187 x 33
jazyk
angličtina
Vazba
pevná vazba
Hmotnost
1308 g
isbn
978-0-262-03924-6
Počet stran
552
datum vydání
13.11.2018
ean
9780262039246

Hodnocení a recenze čtenářů Nápověda

0.0 z 5 0 hodnocení čtenářů

0× 5 hvězdiček 0× 4 hvězdičky 0× 3 hvězdičky 0× 2 hvězdičky 0× 1 hvezdička

Přidejte své hodnocení knihy

Načíst další hodnocení

Zobrazit všechna hodnocení

Přidat hodnocení

Vývoj ceny

Vývoj ceny Nápověda

Získejte přehled o vývoji ceny za posledních 60 dní.

Maloobchodní cena Minimální prodejní cena: 3 465 Kč Nápověda

Články, které stojí za pozornost

Zobrazit blog

Články, které stojí za pozornost