Аннотация к книге: Глубокое обучение с подкреплением. AlphaGo и другие технологии

Эта книга - подробное руководство по новейшим инструментам глубокого обучения с подкреплением и их ограничениям. Мы реализуем и проверим на практике методы кросс-энтропии и итерации по ценностям (Q-learning), а также градиенты по стратегиям. Для экспериментов используются самые разные среды обучения с подкреплением (RL), начиная с классических CartPole и GridWorld и заканчивая эмуляторами Atari и средами непрерывного управления (на основе PyBullet и RoboSchool). Множество примеров основано на нестандартных средах, в которых мы с нуля разработаем модель окружения.
В этой книге:
- Вы узнаете, какое место в контексте глубокого обучения занимают методы RL, реализуете сложные модели глубокого обучения.
- Изучите основу RL: марковские процессы принятия решений.
- Рассмотрите примеры реализации методов RL: метод кросс-энтропии, DQN, A3C, TRPO, PPO, DDPG, D4PG и других.
- Узнаете, как работать с дискретными и непрерывными пространствами действий в различных средах.
- Увидите, как разработать систему, обучающуюся играм Atari, используя обучение с подкреплением.
- Создадите собственную среду по модели OpenAI Gym для обучения биржевого агента.
- Реализуете метод AlphaGo Zero для игры в Connect4.
- Познакомитесь с применением RL в обработке речи: узнаете, как обучить диалогового бота на фразах из кинофильмов.

Автор/составитель	Лапань Максим
Серия	Для профессионалов
Год выпуска	2020
ISBN	978-5-4461-1079-7
Производитель	Питер
Издательство	Питер
Количество томов	1
Количество страниц	496
Переплет	Мягкая обложка
Размеры	232x165x22 мм
Цвет	Голубой
Тип бумаги	офсетная (60-220 г/м2)
Формат	70x100/16 (170x240 мм)
Тираж	700
Стандарт	8
Возрастная категория	16+
Вес	640
Язык	русский