Справка
x
ЭБС "КОНСУЛЬТАНТ СТУДЕНТА"
Электронная библиотека технического вуза
Все издания
Вход / регистрация
Во весь экран / Свернуть
en
Версия для слабовидящих
Каталог
Все издания
Меню
Искать в книге
К результату поиска
Расширенный поиск
Закладки
На главную
Вход / регистрация
Во весь экран / Свернуть
en
Управление
Мои отчеты
Каталог
Издательства
УГС
Мои списки
Скачать приложение
Обучение с подкреплением на PyTorch: сборник рецептов
Оборот титула
Оглавление
Об авторе
О рецензентах
Предисловие
Глава 1. Приступаем к обучению с подкреплением и PyTorch
Глава 2. Марковские процессы принятия решений и динамическое программирование
Глава 3. Применение методов Монте-Карло для численного оценивания
Глава 4. TD-обучение и Q-обучение
Глава 5. Решение задачи о многоруком бандите
Глава 6. Масштабирование с помощью аппроксимации функций
Глава 7. Глубокие Q-сети в действии
Глава 8. Реализация методов градиента стратегии и оптимизация стратегии
Глава 9. Кульминационный проект - применение DQN к игре Flappy Bird
Предметный указатель
Close Menu
Раздел
10
/
13
Страница
1
/
32
Глава 7. Глубокие Q-сети в действии
/
/
Внимание! Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Для продолжения работы требуется
Регистрация
Каталог
Издательства
УГС
Мои списки
Скачать приложение
Обучение с подкреплением на PyTorch: сборник рецептов
Оглавление
Об авторе
О рецензентах
Предисловие
Глава 1. Приступаем к обучению с подкреплением и PyTorch
Глава 2. Марковские процессы принятия решений и динамическое программирование
Глава 3. Применение методов Монте-Карло для численного оценивания
Глава 4. TD-обучение и Q-обучение
Глава 5. Решение задачи о многоруком бандите
Глава 6. Масштабирование с помощью аппроксимации функций
Глава 7. Глубокие Q-сети в действии
Глава 8. Реализация методов градиента стратегии и оптимизация стратегии
Глава 9. Кульминационный проект - применение DQN к игре Flappy Bird
Предметный указатель
