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...

Descripció completa

Dades bibliogràfiques

Autor principal:	Brown, Brandon (autor)
Altres autors:	Zai, Alexander (autor) (autor)
Format:	Llibre
Idioma:	anglès
Publicat:	Nueva York, EUA : Manning, 2020, c2020
Matèries:	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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