. The book begins by exploring the basic principles of reinforcement learning and how they can be applied to real-world problems. It then delves into the specifics of deep reinforcement learning, including the use of neural networks to represent policies and value functions. You'll learn about various algorithms for training deep reinforcement learning agents, such as Q-learning, policy gradients, and actor-critic methods. The book also covers topics such as exploration-exploitation trade-offs, dealing with high-dimensional state and action spaces, and using deep reinforcement learning in robotics and game playing. Finally, the book discusses some of the challenges and limitations of deep reinforcement learning and how to address them. By the end of this book, you will have a solid understanding of the principles and practices of deep reinforcement learning and be able to apply them to your own projects. You'll be ready to take on more advanced topics such as multi-agent systems and transfer learning, and you'll be well-equipped to explore the latest research in this rapidly evolving field. The book is divided into three parts: Part one focuses on the fundamentals of reinforcement learning, including the Markov decision process, dynamic programming, and temporal difference learning. Part two covers the basics of deep reinforcement learning, including the use of neural networks to represent policies and value functions, and the challenges associated with high-dimensional state and action spaces. Part three delves into advanced topics such as exploration-exploitation trade-offs, using deep reinforcement learning in robotics and game playing, and the challenges and limitations of deep reinforcement learning. Each chapter includes practical exercises and examples to help you apply the concepts you've learned to real-world problems. Throughout the book, the author emphasizes the importance of understanding the process of technology evolution and developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge.

. Книга начинается с изучения основных принципов обучения с подкреплением и того, как они могут быть применены к реальным проблемам. Затем он углубляется в особенности глубокого обучения с подкреплением, включая использование нейронных сетей для представления политик и функций ценностей. Вы узнаете о различных алгоритмах обучения агентов глубокого подкрепления, таких как Q-обучение, градиенты политики и методы акторов-критиков. Книга также охватывает такие темы, как компромиссы между разведкой и эксплуатацией, работа с высокомерными состояниями и пространствами действий, а также использование глубокого обучения с подкреплением в робототехнике и игре. Наконец, в книге обсуждаются некоторые проблемы и ограничения глубокого подкрепления обучения и способы их решения. К концу этой книги вы получите твердое понимание принципов и практик глубокого подкрепления обучения и сможете применять их в собственных проектах. Вы будете готовы заняться более продвинутыми темами, такими как многоагентные системы и обучение трансферу, и будете хорошо подготовлены для изучения последних исследований в этой быстро развивающейся области. Книга разделена на три части: Первая часть посвящена основам обучения подкреплению, включая процесс принятия решений Маркова, динамическое программирование и обучение временным различиям. Во второй части рассматриваются основы глубокого обучения с подкреплением, включая использование нейронных сетей для представления политик и функций ценностей, а также проблемы, связанные с высокомерными состояниями и пространствами действий. Часть третья углубляется в передовые темы, такие как компромиссы между разведкой и эксплуатацией, использование глубокого подкрепления обучения в робототехнике и играх, а также проблемы и ограничения глубокого подкрепления обучения. Каждая глава включает практические упражнения и примеры, которые помогут применить изученные концепции к реальным проблемам. На протяжении всей книги автор подчеркивает важность понимания процесса эволюции технологий и выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний.

. livre commence par étudier les principes de base de l'apprentissage avec des renforts et comment ils peuvent être appliqués à des problèmes réels. Ensuite, il approfondit les caractéristiques de l'apprentissage profond avec des renforts, y compris l'utilisation de réseaux neuronaux pour représenter les politiques et les fonctions des valeurs. Vous en apprendrez plus sur les différents algorithmes de formation des agents de renforcement profond, tels que l'apprentissage Q, les gradients de politique et les méthodes des acteurs critiques. livre aborde également des sujets tels que les compromis entre l'exploration et l'exploitation, le travail avec des états arrogants et des espaces d'action, et l'utilisation de l'apprentissage profond avec des renforts dans la robotique et le jeu. Enfin, le livre traite de certaines des difficultés et des limites du renforcement profond de l'apprentissage et de la façon de les résoudre. À la fin de ce livre, vous aurez une bonne compréhension des principes et des pratiques de renforcement profond de l'apprentissage et serez en mesure de les appliquer à vos propres projets. Vous serez prêt à aborder des sujets plus avancés, tels que les systèmes multi-agents et la formation en transfert, et vous serez bien préparé pour étudier les dernières recherches dans ce domaine en évolution rapide. livre est divisé en trois parties : La première est consacrée aux bases de l'apprentissage du renforcement, y compris le processus décisionnel de Markov, la programmation dynamique et l'apprentissage des différences temporelles. La deuxième partie examine les bases de l'apprentissage profond avec des renforts, y compris l'utilisation de réseaux neuronaux pour représenter les politiques et les fonctions des valeurs, ainsi que les problèmes liés aux états arrogants et aux espaces d'action. La troisième partie est consacrée à des sujets de pointe tels que les compromis entre l'exploration et l'exploitation, l'utilisation de renforts profonds pour l'apprentissage dans la robotique et les jeux, ainsi que les problèmes et les limites des renforts profonds pour l'apprentissage. Chaque chapitre comprend des exercices pratiques et des exemples qui aideront à appliquer les concepts étudiés aux problèmes réels. Tout au long du livre, l'auteur souligne l'importance de comprendre l'évolution des technologies et de développer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes.

. libro comienza con un estudio de los principios básicos del aprendizaje con refuerzos y cómo se pueden aplicar a problemas reales. Luego se profundiza en especial en el aprendizaje profundo con refuerzos, incluyendo el uso de redes neuronales para representar políticas y funciones de valores. Aprenderá acerca de los diferentes algoritmos de formación de agentes de refuerzo profundo, como el aprendizaje Q, los gradientes de política y las técnicas de los actores críticos. libro también cubre temas como los compromisos entre exploración y explotación, el trabajo con estados arrogantes y espacios de acción, y el uso del aprendizaje profundo con refuerzos en robótica y juego. Por último, el libro analiza algunos de los problemas y limitaciones del refuerzo profundo del aprendizaje y cómo abordarlos. Al final de este libro obtendrás una sólida comprensión de los principios y prácticas del aprendizaje profundo y podrás aplicarlos en tus propios proyectos. Estarás preparado para abordar temas más avanzados, como los sistemas multiagente y el aprendizaje de transferencia, y estarás bien preparado para explorar las últimas investigaciones en este campo en rápida evolución. libro se divide en tres partes: La primera parte trata de los fundamentos del aprendizaje de refuerzo, incluyendo el proceso de toma de decisiones de Markov, la programación dinámica y el aprendizaje de diferencias temporales. La segunda parte aborda los fundamentos del aprendizaje profundo con refuerzos, incluyendo el uso de redes neuronales para representar políticas y funciones de valores, así como problemas relacionados con estados arrogantes y espacios de acción. La tercera parte profundiza en temas avanzados, como los compromisos entre exploración y explotación, el uso de refuerzos profundos de aprendizaje en robótica y juegos, y los problemas y limitaciones del refuerzo profundo del aprendizaje. Cada capítulo incluye ejercicios prácticos y ejemplos que ayudarán a aplicar los conceptos aprendidos a los problemas reales. A lo largo del libro, el autor destaca la importancia de entender el proceso de evolución de la tecnología y de generar un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno.

. O livro começa por estudar os princípios básicos de aprendizado com reforços e como eles podem ser aplicados a problemas reais. Depois, aprofundou-se especialmente no aprendizado profundo com reforços, incluindo o uso de redes neurais para representar políticas e funções de valores. Você vai aprender sobre vários algoritmos de treinamento de agentes de reforços profundos, tais como treinamento de Q, gradientes de política e métodos de acções críticos. O livro também abrange temas como compromissos entre exploração e exploração, o trabalho com estados arrogantes e espaços de ação, e o uso de treinamento profundo com reforços em robótica e jogo. Finalmente, o livro discute alguns problemas e limitações de reforços profundos de aprendizagem e formas de resolvê-los. Ao final deste livro, você terá uma compreensão firme dos princípios e práticas de reforços profundos e poderá aplicá-los em seus próprios projetos. Você estará preparado para tratar de temas mais avançados, como sistemas multifacetados e treinamento de transferência, e estará bem preparado para estudar os estudos mais recentes nesta área em rápida evolução. O livro é dividido em três partes: a primeira parte é dedicada à formação de reforços, incluindo o processo de tomada de decisões de Markov, programação dinâmica e treinamento sobre diferenças temporárias. A segunda parte aborda os fundamentos do aprendizado profundo com reforços, incluindo o uso de redes neurais para representar políticas e funções de valores, além de problemas relacionados a estados arrogantes e espaços de ação. A terceira parte é aprofundada em temas avançados, como compromissos entre exploração e exploração, o uso de reforços profundos de treinamento em robótica e jogos, e desafios e limitações de reforços profundos de aprendizagem. Cada capítulo inclui exercícios práticos e exemplos que ajudam a aplicar conceitos estudados a problemas reais. Ao longo do livro, o autor ressalta a importância de compreender a evolução da tecnologia e de estabelecer um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno.

. Il libro inizia studiando i principi fondamentali dell'apprendimento con rinforzi e come possono essere applicati a problemi reali. approfondisce quindi in particolare l'apprendimento approfondito con rinforzi, tra cui l'utilizzo di reti neurali per rappresentare le politiche e le funzioni dei valori. Scoprirete i vari algoritmi di formazione degli agenti di rinforzo profondo, come l'apprendimento Q, le gradienti della politica e le tecniche dei critici attori. Il libro affronta anche argomenti quali i compromessi tra esplorazione e sfruttamento, il lavoro con gli stati arroganti e gli spazi d'azione, e l'uso di una formazione approfondita con rinforzi nella robotica e nel gioco. Infine, nel libro si discutono alcuni problemi e le limitazioni dei profondi rinforzi di apprendimento e i modi per risolverli. Alla fine di questo libro, si avrà una forte comprensione dei principi e delle pratiche di rafforzamento dell'apprendimento e sarà in grado di applicarli ai propri progetti. Sarete pronti ad affrontare temi più avanzati, come i sistemi multiagenti e la formazione per il trasferimento, e sarete ben preparati per esplorare le ricerche più recenti in questo campo in rapida evoluzione. Il libro è suddiviso in tre parti: la prima parte è dedicata ai fondamentali dell'apprendimento dei rinforzi, tra cui il processo decisionale Markov, la programmazione dinamica e l'apprendimento delle differenze temporali. La seconda parte affronta le basi dell'apprendimento approfondito con i rinforzi, tra cui l'utilizzo di reti neurali per rappresentare le regole e le funzioni dei valori, nonché i problemi legati agli stati arroganti e agli spazi di azione. La terza parte è approfondita in temi all'avanguardia, come i compromessi tra esplorazione e sfruttamento, l'uso di profondi rinforzi nell'apprendimento in robotica e giochi, e i problemi e le limitazioni dei profondi rinforzi di apprendimento. Ogni capitolo include esercizi pratici e esempi che aiuteranno ad applicare i concetti studiati ai problemi reali. Durante tutto il libro, l'autore sottolinea l'importanza di comprendere l'evoluzione della tecnologia e di sviluppare il paradigma personale della percezione del processo tecnologico dello sviluppo della conoscenza moderna.

. Das Buch beginnt mit der Untersuchung der Grundprinzipien des verstärkenden rnens und wie sie auf reale Probleme angewendet werden können. Es vertieft sich dann in die Merkmale des Deep arning mit Verstärkung, einschließlich der Verwendung neuronaler Netzwerke zur Darstellung von Richtlinien und Wertefunktionen. e lernen die verschiedenen rnalgorithmen von Deep-Enhancement-Agenten wie Q-arning, Policy-Gradienten und Methoden von kritischen Akteuren kennen. Das Buch behandelt auch Themen wie Kompromisse zwischen Exploration und Ausbeutung, den Umgang mit arroganten Zuständen und Handlungsräumen sowie den Einsatz von Deep arning mit Verstärkung in Robotik und Spiel. Schließlich diskutiert das Buch einige der Herausforderungen und Grenzen der Deep-arning-Verstärkung und wie man sie angehen kann. Am Ende dieses Buches werden e ein solides Verständnis der Prinzipien und Praktiken des Deep Enhancement arning erhalten und in der Lage sein, diese in Ihren eigenen Projekten anzuwenden. e werden bereit sein, fortgeschrittenere Themen wie Multiagentensysteme und Transferschulungen anzugehen, und e werden gut vorbereitet sein, um die neueste Forschung in diesem sich schnell entwickelnden Bereich zu studieren. Das Buch ist in drei Teile gegliedert: Der erste Teil widmet sich den Grundlagen des Verstärkungstrainings, einschließlich des Entscheidungsprozesses von Markov, der dynamischen Programmierung und des rnens über zeitliche Unterschiede. Der zweite Teil befasst sich mit den Grundlagen des Deep arning mit Verstärkung, einschließlich der Verwendung neuronaler Netzwerke zur Darstellung von Richtlinien und Funktionen von Werten sowie mit den Herausforderungen, die mit arroganten Zuständen und Handlungsräumen verbunden sind. Teil drei befasst sich mit fortgeschrittenen Themen wie den Kompromissen zwischen Aufklärung und Betrieb, dem Einsatz von Deep-arning-Verstärkung in Robotik und Spielen sowie den Herausforderungen und Grenzen von Deep-arning-Verstärkung. Jedes Kapitel enthält praktische Übungen und Beispiele, die helfen, die erlernten Konzepte auf reale Probleme anzuwenden. Während des gesamten Buches betont der Autor die Bedeutung des Verständnisses des Prozesses der Technologieentwicklung und der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens.

. Książka rozpoczyna się od zbadania podstawowych zasad uczenia się wzmacniania i tego, jak można je stosować do rzeczywistych problemów. Następnie zagłębia się w cechy głębokiego uczenia się wraz ze wzmocnieniem, w tym wykorzystanie sieci neuronowych do reprezentowania polityki i funkcji wartości. Dowiesz się o różnych algorytmach do szkolenia głębokich środków wzmacniających, takich jak Q-learning, gradienty polityki i metody krytycznego aktora. Książka obejmuje również takie zagadnienia, jak kompromisy między poszukiwaniem i wykorzystywaniem, zajmowanie się aroganckimi stanami i przestrzeniami działań oraz wykorzystanie głębokiego uczenia się wraz ze wzmocnieniem w robotyce i zabawie. Wreszcie, książka omawia niektóre z wyzwań i ograniczeń głębokiego uczenia się wzmacniania i jak im sprostać. Pod koniec tej książki będziesz miał solidne zrozumienie zasad i praktyk głębokiego uczenia się wzmacniania i może zastosować je do własnych projektów. Będziesz gotów zająć się bardziej zaawansowanymi tematami, takimi jak systemy wieloskładnikowe i szkolenia transferowe, i będzie dobrze przygotowany do zbadania najnowszych badań w tej szybko rozwijającej się dziedzinie. Książka podzielona jest na trzy części: Pierwsza część dotyczy podstaw uczenia się wzmacniania, w tym procesu decyzyjnego Markowa, programowania dynamicznego i różnic czasowych w nauczaniu. Druga część dotyczy podstaw głębokiego uczenia się wraz ze wzmocnieniem, w tym wykorzystania sieci neuronowych do reprezentowania polityki i funkcji wartości, a także wyzwań stawianych przez państwa aroganckie i obszary działania. Część trzecia zagłębia się w najnowocześniejsze tematy, takie jak tradeoffs między inteligencją a wyzyskiem, wykorzystanie głębokiego uczenia się wzmacniającego w robotyce i grach oraz wyzwania i ograniczenia głębokiego uczenia się wzmacniania. Każdy rozdział zawiera praktyczne ćwiczenia i przykłady, które pomogą zastosować pojęcia poznane w rzeczywistych problemach. W książce autor podkreśla znaczenie zrozumienia procesu ewolucji technologicznej i opracowania osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy.

. הספר מתחיל בבחינת העקרונות הבסיסיים של לימוד חיזוק וכיצד ניתן ליישם אותם בבעיות אמיתיות. לאחר מכן הוא מתעמק בתכונות של למידה עמוקה עם חיזוק, כולל שימוש ברשתות עצביות כדי לייצג מדיניות ופונקציות ערך. תלמדו על אלגוריתמים שונים להכשרת סוכני חיזוק עמוקים, כמו לימוד קיו, גרדיאנטי מדיניות, ושיטות שחקן מבקר. הספר עוסק גם בנושאים כגון פשרות בין חקר וניצול, התמודדות עם מצבים יהירים וחללי פעולה, ושימוש בלמידה מעמיקה בעזרת חיזוק ברובוטיקה ומשחק. לבסוף, הספר דן בכמה מהקשיים והמגבלות של למידת חיזוק מעמיק וכיצד לפנות אליהם. עד סוף הספר, תהיה לך הבנה יציבה של העקרונות והמנהגים של למידת חיזוק מעמיק ותוכל ליישם אותם בפרויקטים שלך. אתם תהיו מוכנים להתמודד עם נושאים מתקדמים יותר כמו מערכות רב-סוכניות ואימוני העברה ותהיו מוכנים היטב לחקור את המחקר האחרון בתחום המתפתח במהירות זו. הספר מחולק לשלושה חלקים: החלק הראשון עוסק ביסודות של למידת חיזוק, כולל תהליך קבלת ההחלטות של מרקוב, תכנות דינמי ולימוד הבדלי זמן. החלק השני עוסק ביסודות של למידה עמוקה עם חיזוק, כולל שימוש ברשתות עצביות לייצוג מדיניות ותפקודי ערך, והאתגרים שמציבים מצבים יהירים ומרווחי פעולה. חלק שלישי מתעמק בנושאים חדשניים כמו המסחר בין אינטליגנציה וניצול, השימוש בלימוד חיזוק עמוק ברובוטיקה ומשחקים, והאתגרים והמגבלות של למידת חיזוק עמוק. כל פרק כולל תרגילים ידניים ודוגמאות שיעזרו ליישם את המושגים הנלמדים לבעיות בעולם האמיתי. לאורך הספר מדגיש המחבר את החשיבות של הבנת תהליך האבולוציה הטכנולוגית ופיתוח פרדיגמה אישית לתפיסה של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני.''

. Kitap, pekiştirmeli öğrenmenin temel prensiplerini ve bunların gerçek problemlere nasıl uygulanabileceğini inceleyerek başlıyor. Daha sonra, politikaları ve değer işlevlerini temsil etmek için sinir ağlarının kullanımı da dahil olmak üzere, takviye ile derin öğrenmenin özelliklerini araştırır. Q-öğrenme, politika gradyanları ve eleştirmen aktör yöntemleri gibi derin takviye ajanlarını eğitmek için çeşitli algoritmalar hakkında bilgi edineceksiniz. Kitap ayrıca keşif ve sömürü arasındaki uzlaşmalar, kibirli devletlerle ve eylem alanlarıyla başa çıkma ve robotik ve oyunda takviye ile derin öğrenmenin kullanımı gibi konuları da kapsamaktadır. Son olarak, kitap derin pekiştirmeli öğrenmenin bazı zorluklarını ve sınırlamalarını ve bunların nasıl ele alınacağını tartışıyor. Bu kitabın sonunda, derin pekiştirmeli öğrenme ilkeleri ve uygulamaları hakkında sağlam bir anlayışa sahip olacaksınız ve bunları kendi projelerinize uygulayabilirsiniz. Çok aracılı sistemler ve transfer eğitimi gibi daha ileri konuları ele almaya hazır olacaksınız ve bu hızla gelişen alandaki en son araştırmaları keşfetmeye hazır olacaksınız. Kitap üç bölüme ayrılmıştır: Ilk bölüm, Markov'un karar verme süreci, dinamik programlama ve zamansal farklılıkların öğretilmesi de dahil olmak üzere takviye öğrenmenin temellerini ele almaktadır. İkinci bölüm, politikaları ve değer işlevlerini temsil etmek için sinir ağlarının kullanımı ve kibirli devletlerin ve eylem alanlarının yarattığı zorluklar da dahil olmak üzere, takviye ile derin öğrenmenin temellerini ele almaktadır. Üçüncü bölüm, zeka ve sömürü arasındaki ödünler, robotik ve oyunlarda derin pekiştirmeli öğrenmenin kullanımı ve derin pekiştirmeli öğrenmenin zorlukları ve sınırlamaları gibi en yeni konuları ele alıyor. Her bölüm, öğrenilen kavramları gerçek dünya problemlerine uygulamaya yardımcı olmak için uygulamalı alıştırmalar ve örnekler içerir. Kitap boyunca yazar, teknoloji evrimi sürecini anlamanın ve modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemini vurgulamaktadır.

. يبدأ الكتاب بفحص المبادئ الأساسية للتعلم المعزز وكيف يمكن تطبيقها على المشاكل الحقيقية. ثم يتعمق في سمات التعلم العميق مع التعزيز، بما في ذلك استخدام الشبكات العصبية لتمثيل السياسات ووظائف القيمة. ستتعرف على خوارزميات مختلفة لتدريب وكلاء التعزيز العميق، مثل تعلم الأسئلة، وتدرجات السياسات، وأساليب الممثلين الناقدين. يغطي الكتاب أيضًا موضوعات مثل التنازلات بين الاستكشاف والاستغلال، والتعامل مع الحالات المتغطرسة ومساحات العمل، واستخدام التعلم العميق مع تعزيز في الروبوتات واللعب. أخيرًا، يناقش الكتاب بعض التحديات والقيود المتعلقة بالتعلم المعزز العميق وكيفية معالجتها. بحلول نهاية هذا الكتاب، سيكون لديك فهم قوي لمبادئ وممارسات التعلم المعزز العميق ويمكنك تطبيقها على مشاريعك الخاصة. ستكون مستعدًا لمعالجة موضوعات أكثر تقدمًا مثل الأنظمة متعددة الوكلاء والتدريب على النقل وستكون مستعدًا جيدًا لاستكشاف أحدث الأبحاث في هذا المجال سريع التطور. ينقسم الكتاب إلى ثلاثة أجزاء: يتناول الجزء الأول أساسيات التعلم المعزز، بما في ذلك عملية صنع القرار في ماركوف، والبرمجة الديناميكية، وتعليم الاختلافات الزمنية. يتناول الجزء الثاني أساسيات التعلم العميق مع التعزيز، بما في ذلك استخدام الشبكات العصبية لتمثيل السياسات ووظائف القيمة، والتحديات التي تفرضها الدول المتغطرسة ومساحات العمل. يتعمق الجزء الثالث في الموضوعات المتطورة مثل المفاضلات بين الذكاء والاستغلال، واستخدام التعلم المعزز العميق في الروبوتات والألعاب، وتحديات وقيود التعلم المعزز العميق. يتضمن كل فصل تمارين عملية وأمثلة للمساعدة في تطبيق المفاهيم المستفادة على مشاكل العالم الحقيقي. في جميع أنحاء الكتاب، يؤكد المؤلف على أهمية فهم عملية تطور التكنولوجيا وتطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة.

. 이 책은 강화 학습의 기본 원칙과 실제 문제에 적용될 수있는 방법을 검토하는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 정책 및 가치 기능을 표현하기 위해 신경망을 사용하는 등 강화를 통한 딥 러닝 기능을 탐구합니다. Q 학습, 정책 그라디언트 및 비평가 행위자 방법과 같은 딥 강화 에이전트를 훈련시키기위한 다양한 알고리즘에 대해 배울 수 있습니다. 이 책은 또한 탐험과 착취 사이의 타협, 오만한 상태와 행동 공간을 다루는 것, 로봇 공학과 놀이의 강화를 통한 딥 러닝 사용과 같은 주제를 다룹니다. 마지막으로, 이 책은 딥 강화 학습의 과제와 한계 및이를 해결하는 방법에 대해 설명합니다. 이 책이 끝날 때까지 딥 강화 학습의 원칙과 관행을 확실하게 이해하고 자신의 프로젝트에 적용 할 수 있습니다. 멀티 에이전트 시스템 및 전송 교육과 같은 고급 주제를 다룰 준비가되었으며이 빠르게 진화하는 분야의 최신 연구를 탐색 할 준비가되었습니다. 이 책은 세 부분으로 나뉩니다. 첫 번째 부분은 Markov의 의사 결정 과정, 동적 프로그래밍 및 시간적 차이를 가르치는 것을 포함하여 강화 학습의 기본 사항을 다룹니다. 두 번째 부분은 정책과 가치 기능을 표현하기 위해 신경망을 사용하고 오만한 상태와 행동 공간에 의해 제기 된 문제를 포함하여 강화를 통한 딥 러닝의 기본 사항을 다룹니다. 3 부에서는 지능과 착취 간의 절충, 로봇 공학 및 게임에서의 딥 강화 학습 사용, 딥 강화 학습의 과제와 한계와 같은 최첨단 주제를 탐구합니다. 각 장에는 실제 문제에 배운 개념을 적용하는 데 도움이되는 실습 연습과 예가 포함되어 있습니다. 이 책 전체에서 저자는 기술 진화 과정을 이해하고 현대 지식 개발의 기술 과정에 대한 인식을위한 개인 패러다임을 개발하는 것의 중요성을 강조합니다.

.この本は、強化学習の基本原則と、それらを実際の問題にどのように適用できるかを検討することから始まります。さらに、ニューラルネットワークを使用してポリシーや価値関数を表現するなど、ディープラーニングの機能を強化します。Q-learning、ポリシーグラデーション、評論家アクターのメソッドなど、深い強化エージェントを訓練するためのさまざまなアルゴリズムについて学びます。また、探求と搾取の妥協、傲慢な状態や行動空間への対処、ロボットや遊びを強化したディープラーニングの活用などのトピックも取り上げています。最後に、深層強化学習の課題と限界と、それにどう対処するかについて解説します。この本の終わりまでに、あなたは深い強化学習の原則と実践をしっかりと理解し、あなた自身のプロジェクトにそれらを適用することができます。マルチエージェントシステムや転送トレーニングなど、より高度なトピックに取り組む準備ができており、急速に進化するこの分野の最新の研究を探る準備ができています。第1部は、マルコフの意思決定プロセス、動的プログラミング、および時間的な違いを教えることなど、強化学習の基本を扱っています。第2部では、ニューラルネットワークを使って政策や価値関数を表現すること、傲慢な状態や行動空間がもたらす課題など、ディープラーニングの基礎を強化しています。第3部では、知性と搾取のトレードオフ、ロボットやゲームにおける深層強化学習の活用、深層強化学習の課題と限界など、最先端のトピックを掘り下げます。各章には実践的な演習と実世界の問題に学習した概念を適用するための例が含まれています。著者は、本書を通じて、技術進化のプロセスを理解し、現代の知識の発展の技術的プロセスの認識のための個人的なパラダイムを開発することの重要性を強調しています。

.本書首先探討了學習的基本原理，並提出了如何將其應用於現實生活中的問題。然後，通過強化深入研究深度學習的特點，包括使用神經網絡來表示價值觀的政策和功能。您將了解各種深度強化代理培訓算法，例如Q培訓，策略梯度和評論家方法。該書還涵蓋了諸如探索與開發之間的權衡，處理傲慢的狀態和動作空間以及使用深度學習和機器人技術和遊戲增強功能等主題。最後，本書討論了深入強化學習的一些問題和局限性，以及如何解決這些問題。在本書結尾處，您可以深入了解深入學習的原則和實踐，並將它們應用於您自己的項目。您將準備處理更高級的主題，例如多機構系統和轉學培訓，並準備好研究這個快速發展的領域的最新研究。該書分為三個部分：第一部分涉及強化學習的基礎，包括馬爾可夫決策過程，動態編程和時間差異學習。第二部分探討了強化深度學習的基礎，包括使用神經網絡來表示價值觀的政策和功能，以及與傲慢狀態和行動空間有關的問題。第三部分深入探討了探索與開發之間的權衡，在機器人技術和遊戲中使用深度強化訓練，以及深度強化訓練的問題和局限性。每章都包括實際練習和示例，以幫助將研究的概念應用於實際問題。在整個書中，作者強調了了解技術演變過程和建立現代知識發展過程感知個人範式的重要性。