Neuware -- Grundlegende Konzepte und Terminologie- Praktischer Einsatz mit PyTorch- Projekte umsetzenDieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Agenten programmieren, die basierend auf direktem Feedback aus ihrer Umgebung selbstst�ndig lernen und sich dabei verbessern. Sie werden Netzwerke mit dem beliebten PyTorch-Deep-Learning-Framework aufbauen, um best�rkende Lernalgorithmen zu erforschen. Diese reichen von Deep-Q-Networks �ber Methoden zur Gradientenmethode bis hin zu evolution�ren Algorithmen.Im weiteren Verlauf des Buches wenden Sie Ihre Kenntnisse in praktischen Projekten wie der Steuerung simulierter Roboter, der Automatisierung von B�rsengesch�ften oder dem Aufbau eines Spiel-Bots an.Aus dem Inhalt:- Strukturierungsprobleme als Markov-Entscheidungsprozesse- Beliebte Algorithmen wie Deep Q-Networks, Policy Gradient-Methode und Evolution�re Algorithmen und die Intuitionen, die sie antreiben- Anwendung von Verst�rkungslernalgorithmen auf reale ProblemeEXTRA: Elektronisches Buch insideSystemvoraussetzungen f�r Elektronisches Buch inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Elektronisches Buch-Reader bzw. Adobe Digital Editions.Hanser Fachbuchverlag, Kolberger Str. 22, 81679 M�nchen 400 pp. Deutsch.

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Bibliographic Details

Title: Einstieg in Deep Reinforcement Learning
Publisher: Hanser Fachbuchverlag Okt 2020
Publication Date: 2020
Language: German
ISBN 10: 3446459006
ISBN 13: 9783446459007
Binding: B�ndel
Condition: Neu
Dimensions: 246 millimeters width by 182 millimeters height by 27 millimeters depth
Weight: 882 grams

Store Description

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