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Deep Reinforcement Learning in Action /

Contiene: 1) ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?; 2) Modelado de problemas de aprendizaje por refuerzo: procesos de decisión de Markov; 3) Predicción de los mejores estados y acciones: redes Q profundas; 4) Aprendiendo a elegir la mejor política: métodos de gradiente de políticas; 5) Abordar proble...

Descrizione completa

Salvato in:
Autore principale: Brown, Brandon (autor)
Altri autori: Zai, Alexander (autor) (autor)
Natura: Libro
Lingua:inglese
Pubblicazione: Nueva York, EUA : Manning, 2020, c2020
Soggetti:
Optimización
Algoritmos Computacionales
Complejidad Computacional
Minería de Datos
Control Adaptativo
Cómputo Evolutivo
Sistemas Expertos
Agentes Inteligentes (Software)
Aprendizaje Automático (Inteligencia Artificial) - > Tema Principal
Inteligencia Artificial - > Tema Principal
Algoritmos
Autómatas Matemáticos - > Teoría
Ingeniería Computacional
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