Обучение с подкреплением на PyTorch: сборник рецептов
Библиотека PyTorch выходит на передовые позиции в качестве средства обучения с подкреплением (ОП) благодаря эффективности и простоте ее использования. Эта книга организована как справочник по работе с PyTorch, охватывающий широкий круг тем – от самых азов (настройка рабочей среды) до практических за...
Сохранить в:
| Главный автор: | |
|---|---|
| Формат: | Книга |
| Темы: | |
| Online-ссылка: | Перейти к просмотру издания |
| Метки: |
Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!
|
| LEADER | 03286nam0a2200421 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | RU/IPR SMART/126247 | ||
| 856 | 4 | |u https://www.iprbookshop.ru/126247.html |z Перейти к просмотру издания | |
| 801 | 1 | |a RU |b IPR SMART |c 20250903 |g RCR | |
| 010 | |a 978-5-97060-853-1 | ||
| 205 | |a Обучение с подкреплением на PyTorch: сборник рецептов |b 2029-12-31 | ||
| 333 | |a Лицензия до 31.12.2029 | ||
| 100 | |a 20250903d2020 k y0rusy01020304ca | ||
| 105 | |a y j 000zy | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 200 | 1 | |a Обучение с подкреплением на PyTorch: сборник рецептов |f Лю (Х. ) Ю. |g перевод А. А. Слинкин | |
| 700 | 1 | |a Ю., |b (Х. ) | |
| 702 | 1 | |a Слинкин, |b А. А. |4 730 | |
| 330 | |a Библиотека PyTorch выходит на передовые позиции в качестве средства обучения с подкреплением (ОП) благодаря эффективности и простоте ее использования. Эта книга организована как справочник по работе с PyTorch, охватывающий широкий круг тем – от самых азов (настройка рабочей среды) до практических задач (рассмотрение ОП на конкретных примерах). Вы научитесь использовать алгоритм «многоруких бандитов» и аппроксимацию функций; узнаете, как победить в играх Atari с помощью глубоких Q-сетей и как эффективно реализовать метод градиента стратегии; увидите, как применить метод ОП к игре в блэкджек, к окружающим средам в сеточном мире, к оптимизации рекламы в интернете и к игре Flappy Bird. Издание предназначено для специалистов по искусственному интеллекту, которым требуется помощь в решении задач ОП. Для изучения материала необходимо знакомство с концепциями машинного обучения; опыт работы с библиотекой PyTorch необязателен, но желателен. | ||
| 210 | |a Москва |c ДМК Пресс |d 2020 | ||
| 610 | 1 | |a обучение | |
| 610 | 1 | |a PyTorch | |
| 610 | 1 | |a алгоритм | |
| 610 | 1 | |a аппроксимация | |
| 610 | 1 | |a функция | |
| 610 | 1 | |a Q-сеть | |
| 610 | 1 | |a динамическое программирование | |
| 610 | 1 | |a оптимизация | |
| 610 | 1 | |a искусственный интеллект | |
| 675 | |a 004.85 | ||
| 686 | |a 32.971 |2 rubbk | ||
| 300 | |a Книга не входит в премиум-версию IPR SMART. | ||
| 106 | |a s | ||
| 230 | |a Электрон. дан. (1 файл) | ||
| 336 | |a Текст | ||
| 337 | |a электронный | ||
| 503 | 0 | |a Доступна эл. версия. IPR SMART | |
| 215 | |a 282 с. | ||