This book provides a comprehensive introduction to deep reinforcement learning theory and practice using Python code. Book Description: Foundations of Deep Reinforcement Learning Theory and Practice in Python Rough Cuts Author: Laura Graesser, Wah Loon Keng 2019 Addison-Wesley Professional Genre: Computer Science, Artificial Intelligence, Machine Learning Summary: Foundations of Deep Reinforcement Learning Theory and Practice in Python Rough Cuts is an essential guide for anyone looking to understand the intricacies of deep reinforcement learning and its applications in real-world scenarios. With a unique blend of theory and practical implementation, this book offers a comprehensive introduction to the field, covering everything from the basics of deep learning to advanced topics such as policy gradients and actor-critic methods. The author's use of Python code makes it accessible and easy to follow, even for those without prior experience in programming. The book begins by exploring the fundamentals of reinforcement learning, explaining how agents learn to make decisions based on rewards and punishments. It then delves into the world of deep reinforcement learning, discussing the challenges that come with scaling up traditional RL algorithms to more complex problems. Readers will learn about the various architectures used in deep RL, including convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs), and how they can be applied to different domains.

В этой книге представлено всестороннее введение в теорию и практику глубокого подкрепления обучения с использованием кода Python. Основы теории и практики обучения глубокому усилению в Python Rough Cuts Автор: Лора Грейссер, Wah Loon Keng 2019 Аддисон-Уэсли Профессиональный жанр: информатика, искусственный интеллект, машинное обучение Резюме: Основы теории и практики глубокого подкрепления обучения в Python Rough Cuts является важным руководством для всех, кто хочет понять тонкости глубокого подкрепления обучения и его применения в реальных сценариях. Благодаря уникальному сочетанию теории и практической реализации, эта книга предлагает всестороннее введение в эту область, охватывающее все, от основ глубокого обучения до продвинутых тем, таких как градиенты политики и методы акторов-критиков. Использование автором кода на Python делает его доступным и простым для отслеживания, даже для тех, у кого нет предшествующего опыта в программировании. Книга начинается с изучения основ обучения с подкреплением, объясняющего, как агенты учатся принимать решения на основе вознаграждений и наказаний. Затем он углубляется в мир глубокого обучения, обсуждая проблемы, которые возникают при масштабировании традиционных алгоритмов RL на более сложные проблемы. Читатели узнают о различных архитектурах, используемых в deep RL, включая сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), а также о том, как их можно применять к различным доменам.

Questo libro presenta un'introduzione completa alla teoria e alla pratica del rafforzamento dell'apprendimento attraverso il codice Python. basi della teoria e della pratica di apprendimento di profonda intensificazione in Python Rohh Cuts Autore: Laura Grasser, Wah Loon Kenya 2019 Addison-Wesley Genere professionale: informatica, intelligenza artificiale, apprendimento automatico Curriculum: basi della teoria e delle pratiche di profonda formazione in Python Rohh Cuts sono una guida importante per tutti chi vuole capire le finezze di un profondo rinforzo dell'apprendimento e la sua applicazione in scenari reali. Attraverso una combinazione unica di teoria e attuazione pratica, questo libro offre un'introduzione completa in questo campo che comprende tutto, dai fondamenti dell'apprendimento profondo a temi avanzati, come le gradienti della politica e le tecniche degli attori critici. L'utilizzo del codice da parte dell'autore su Python lo rende disponibile e facile da tracciare, anche per chi non ha esperienza precedente nella programmazione. Il libro inizia studiando le basi dell'apprendimento con rinforzi che spiegano come gli agenti imparano a prendere decisioni basate su ricompense e punizioni. approfondisce poi nel mondo dell'apprendimento profondo, discutendo dei problemi che si presentano quando gli algoritmi RL tradizionali vengono ridimensionati su problemi più complessi. I lettori scopriranno le diverse architetture utilizzate nel deep RL, tra cui le reti neurali compresse (CNN) e le reti neurali ricettive (RNN), e come possono essere applicate a vari domini.

''

この本は、Pythonコードを使用した深層強化学習の理論と実践を包括的に紹介しています。Python Rough Cutsの深層強化学習理論と実践の基礎著者： Laura Greisser、 Wah Loon Keng 2019 Addison-Wesley Professionalジャンル：コンピュータサイエンス、人工知能、機械学習の概要： Python Rough Cutsの深層強化学習理論と実践の基礎は、深層強化学習の複雑さと実際のシナリオでの応用を理解したい人にとって重要なガイドです。本書では、理論と実践のユニークな組み合わせを通して、ディープラーニングの基礎から、政策のグラデーションや批評家・立役者の手法などの高度なトピックまで、総合的に現場を紹介します。著者がPythonコードを使用すると、以前のプログラミング経験のない人でもアクセスしやすく、追跡が簡単になります。この本は、補強学習の基本を検討し、エージェントが報酬と罰に基づいて意思決定を行う方法を説明することから始まります。その後、ディープラーニングの世界を掘り下げ、従来のRLアルゴリズムをより複雑な問題にスケーリングする際に生じる問題について議論します。読者は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や再発ニューラルネットワーク（RNN）など、深いRLで使用されるさまざまなアーキテクチャと、それらを異なるドメインに適用する方法について学びます。