This book provides a comprehensive introduction to deep reinforcement learning theory and practice using Python code. Book Description: Foundations of Deep Reinforcement Learning Theory and Practice in Python Rough Cuts Author: Laura Graesser, Wah Loon Keng 2019 Addison-Wesley Professional Genre: Computer Science, Artificial Intelligence, Machine Learning Summary: Foundations of Deep Reinforcement Learning Theory and Practice in Python Rough Cuts is an essential guide for anyone looking to understand the intricacies of deep reinforcement learning and its applications in real-world scenarios. With a unique blend of theory and practical implementation, this book offers a comprehensive introduction to the field, covering everything from the basics of deep learning to advanced topics such as policy gradients and actor-critic methods. The author's use of Python code makes it accessible and easy to follow, even for those without prior experience in programming. The book begins by exploring the fundamentals of reinforcement learning, explaining how agents learn to make decisions based on rewards and punishments. It then delves into the world of deep reinforcement learning, discussing the challenges that come with scaling up traditional RL algorithms to more complex problems. Readers will learn about the various architectures used in deep RL, including convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs), and how they can be applied to different domains.

В этой книге представлено всестороннее введение в теорию и практику глубокого подкрепления обучения с использованием кода Python. Основы теории и практики обучения глубокому усилению в Python Rough Cuts Автор: Лора Грейссер, Wah Loon Keng 2019 Аддисон-Уэсли Профессиональный жанр: информатика, искусственный интеллект, машинное обучение Резюме: Основы теории и практики глубокого подкрепления обучения в Python Rough Cuts является важным руководством для всех, кто хочет понять тонкости глубокого подкрепления обучения и его применения в реальных сценариях. Благодаря уникальному сочетанию теории и практической реализации, эта книга предлагает всестороннее введение в эту область, охватывающее все, от основ глубокого обучения до продвинутых тем, таких как градиенты политики и методы акторов-критиков. Использование автором кода на Python делает его доступным и простым для отслеживания, даже для тех, у кого нет предшествующего опыта в программировании. Книга начинается с изучения основ обучения с подкреплением, объясняющего, как агенты учатся принимать решения на основе вознаграждений и наказаний. Затем он углубляется в мир глубокого обучения, обсуждая проблемы, которые возникают при масштабировании традиционных алгоритмов RL на более сложные проблемы. Читатели узнают о различных архитектурах, используемых в deep RL, включая сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), а также о том, как их можно применять к различным доменам.

Ce livre présente une introduction complète à la théorie et à la pratique du renforcement profond de l'apprentissage en utilisant le code Python. s fondements de la théorie et de la pratique de l'apprentissage du renforcement profond chez Python Rough Cuts Auteur : Laura Grasser, Wah Loon Keng 2019 Addison-Wesley Genre professionnel : informatique, intelligence artificielle, apprentissage automatique Résumé : s fondements de la théorie et de la pratique du renforcement profond de l'apprentissage chez Python Rough Cuts est un guide important pour tous ceux qui veulent comprendre les subtilités du renforcement profond de l'apprentissage et de son application dans des scénarios réels. Grâce à une combinaison unique de théorie et de mise en pratique, ce livre offre une introduction complète à ce domaine, couvrant tout, des bases de l'apprentissage profond aux sujets avancés tels que les gradients de politique et les méthodes des acteurs critiques. L'utilisation du code par l'auteur sur Python le rend accessible et facile à suivre, même pour ceux qui n'ont pas d'expérience préalable en programmation. livre commence par apprendre les bases de l'apprentissage avec des renforts expliquant comment les agents apprennent à prendre des décisions en fonction des récompenses et des sanctions. Ensuite, il s'enfonce dans le monde de l'apprentissage profond en discutant des problèmes qui se posent lors de l'échelle des algorithmes RL traditionnels sur des problèmes plus complexes. s lecteurs découvriront les différentes architectures utilisées dans le deep RL, y compris les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN), ainsi que la façon dont ils peuvent être appliqués à différents domaines.

Questo libro presenta un'introduzione completa alla teoria e alla pratica del rafforzamento dell'apprendimento attraverso il codice Python. basi della teoria e della pratica di apprendimento di profonda intensificazione in Python Rohh Cuts Autore: Laura Grasser, Wah Loon Kenya 2019 Addison-Wesley Genere professionale: informatica, intelligenza artificiale, apprendimento automatico Curriculum: basi della teoria e delle pratiche di profonda formazione in Python Rohh Cuts sono una guida importante per tutti chi vuole capire le finezze di un profondo rinforzo dell'apprendimento e la sua applicazione in scenari reali. Attraverso una combinazione unica di teoria e attuazione pratica, questo libro offre un'introduzione completa in questo campo che comprende tutto, dai fondamenti dell'apprendimento profondo a temi avanzati, come le gradienti della politica e le tecniche degli attori critici. L'utilizzo del codice da parte dell'autore su Python lo rende disponibile e facile da tracciare, anche per chi non ha esperienza precedente nella programmazione. Il libro inizia studiando le basi dell'apprendimento con rinforzi che spiegano come gli agenti imparano a prendere decisioni basate su ricompense e punizioni. approfondisce poi nel mondo dell'apprendimento profondo, discutendo dei problemi che si presentano quando gli algoritmi RL tradizionali vengono ridimensionati su problemi più complessi. I lettori scopriranno le diverse architetture utilizzate nel deep RL, tra cui le reti neurali compresse (CNN) e le reti neurali ricettive (RNN), e come possono essere applicate a vari domini.

Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in die Theorie und Praxis der Deep Enhancement arning mit Python-Code. Grundlagen der Theorie und Praxis des Deep-Amplification-rnens in Python Rough Cuts Autor: Laura Grasser, Wah Loon Keng 2019 Addison-Wesley Professional Genre: Informatik, Künstliche Intelligenz, Maschinelles rnen Zusammenfassung: Grundlagen der Theorie und Praxis des Deep-Amplification-rnens in Python Rough Cuts ist ein wichtiger itfaden für alle, die wollen Verstehen e die Feinheiten der tiefen Verstärkung des rnens und seiner Anwendung in realen Szenarien. Mit einer einzigartigen Kombination aus Theorie und praktischer Umsetzung bietet dieses Buch eine umfassende Einführung in dieses Feld, das alles von den Grundlagen des Deep arning bis hin zu fortgeschrittenen Themen wie politischen Gradienten und Methoden der kritischen Akteure umfasst. Die Verwendung von Python-Code durch den Autor macht ihn zugänglich und leicht zu verfolgen, auch für diejenigen, die keine Vorkenntnisse in der Programmierung haben. Das Buch beginnt mit dem Erlernen der Grundlagen des verstärkenden rnens und erklärt, wie Agenten lernen, Entscheidungen auf der Grundlage von Belohnungen und Strafen zu treffen. Dann taucht er in die Welt des Deep arning ein und diskutiert die Herausforderungen, die sich aus der Skalierung traditioneller RL-Algorithmen auf komplexere Probleme ergeben. Die ser erfahren mehr über die verschiedenen Architekturen, die in Deep RL verwendet werden, einschließlich Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs), und wie sie auf verschiedene Domänen angewendet werden können.

ספר זה מספק מבוא מקיף לתאוריה ולפרקטיקה של למידת חיזוק עמוק באמצעות קוד פייתון. יסודות תורת הלמידה והעיסוק בחיתוכי פייתון: לורה גריסר, ווה לון קנג 2019 אדיסון-וסלי ז 'אנר מקצועי: מדעי המחשב, בינה מלאכותית, תקציר למידת מכונה: יסודות תורת הלמידה והפרקטיקה של חיזוק עמוק (Deepenformation arning Theory and Practice in Python Rough Cuts) הם מדריך חשוב לכל מי שרוצה להבין את המורכבות של למידת חיזוק עמוק ויישומו בתרחישים של העולם האמיתי. באמצעות שילוב ייחודי של תיאוריה ויישום מעשי, הספר מציע מבוא מקיף לתחום, המסקר כל דבר החל מהיסודות של למידה מעמיקה ועד לנושאים מתקדמים כמו גרדיאנטי מדיניות ושיטות מבקר-שחקן. השימוש של המחבר בקוד פייתון הופך אותו נגיש וקל למעקב, אפילו עבור אלה ללא ניסיון בתכנות קודם. הספר מתחיל בבדיקת יסודות למידת חיזוק, ומסביר כיצד סוכנים לומדים לקבל החלטות על סמך פרסים ועונשים. לאחר מכן הוא מתעמק בעולם של למידה מעמיקה, דן בבעיות המתעוררות בעת הגדלת אלגוריתמי RL מסורתיים לבעיות מורכבות יותר. הקוראים ילמדו על הארכיטקטורות השונות בשימוש ב-RL העמוק, כולל רשתות עצביות קונבולוציוניות (ALL) ורשתות עצביות חוזרות ונשנות (RNNs), וכיצד ניתן ליישם אותן בתחומים שונים.''

Bu kitap Python kodunu kullanarak derin pekiştirmeli öğrenme teorisi ve pratiğine kapsamlı bir giriş sunmaktadır. Python Rough Cuts'ta Derin Takviye Öğrenme Teorisi ve Uygulamasının Temelleri Yazar: Laura Greisser, Wah Loon Keng 2019 Addison-Wesley Profesyonel Tür: Bilgisayar Bilimi, Yapay Zeka, Makine Öğrenimi Özet: Python Rough Cuts'ta Derin Takviye Öğrenme Teorisi ve Uygulamasının Temelleri, derin takviye öğrenmenin inceliklerini ve gerçek dünya senaryolarında uygulanmasını anlamak isteyen herkes için önemli bir kılavuzdur. Teori ve pratik uygulamanın benzersiz bir kombinasyonu sayesinde, bu kitap, derin öğrenmenin temellerinden politika gradyanları ve eleştirmen-aktör yöntemleri gibi ileri konulara kadar her şeyi kapsayan, alana kapsamlı bir giriş sunar. Yazarın Python kodunu kullanması, önceden programlama deneyimi olmayanlar için bile erişilebilir ve izlenmesi kolay hale getirir. Kitap, pekiştirmeli öğrenmenin temellerini inceleyerek, ajanların ödül ve cezalara dayanarak karar vermeyi nasıl öğrendiğini açıklayarak başlar. Daha sonra derin öğrenme dünyasına giriyor ve geleneksel RL algoritmalarını daha karmaşık problemlere ölçeklendirirken ortaya çıkan sorunları tartışıyor. Okuyucular, evrişimli sinir ağları (CNN'ler) ve tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) dahil olmak üzere derin RL'de kullanılan farklı mimarileri ve farklı alanlara nasıl uygulanabileceklerini öğreneceklerdir.

يقدم هذا الكتاب مقدمة شاملة لنظرية وممارسة التعلم المعزز العميق باستخدام كود بايثون. أساسيات نظرية التعلم المعزز العميق والتطبيق في Python Rough Cuts مؤلف: Laura Greisser، Wah Loon Keng 2019 Addison-Wesley Professional نوع: علوم الكمبيوتر، الذكاء الاصطناعي، ملخص التعلم الآلي: تعد أساسيات نظرية التعلم المعزز العميق والتطبيق في Python Rough Cuts دليلًا مهمًا لأي شخص يريد فهم تعقيدات التعلم المعزز العميق وتطبيقه في سيناريوهات العالم الحقيقي. من خلال مزيج فريد من النظرية والتنفيذ العملي، يقدم هذا الكتاب مقدمة شاملة للمجال، تغطي كل شيء من أساسيات التعلم العميق إلى الموضوعات المتقدمة مثل تدرجات السياسة وأساليب الناقد والممثل. استخدام المؤلف لشفرة Python يجعل الوصول إليها سهل التتبع، حتى بالنسبة لأولئك الذين ليس لديهم خبرة برمجة سابقة. يبدأ الكتاب بفحص أساسيات التعلم المعزز، موضحًا كيف يتعلم الوكلاء اتخاذ القرارات بناءً على المكافآت والعقوبات. ثم يتعمق في عالم التعلم العميق، ويناقش المشكلات التي تنشأ عند توسيع خوارزميات RL التقليدية إلى مشاكل أكثر تعقيدًا. سيتعرف القراء على البنى المختلفة المستخدمة في RL العميقة، بما في ذلك الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، وكيف يمكن تطبيقها على مجالات مختلفة.

이 책은 파이썬 코드를 사용한 딥 강화 학습의 이론과 실천에 대한 포괄적 인 소개를 제공합니다. 파이썬 러프 컷 저자의 심층 강화 학습 이론 및 실천의 기초: Laura Greisser, Wah Loon Keng 2019 Addison-Wesley Professional Genre: 컴퓨터 과학, 인공 지능, 기계 학습 요약: 파이썬 러프 컷의 딥 강화 학습 이론 및 실습의 기초는 딥 강화 학습의 복잡성과 실제 시나리오에서의 응용을 이해하려는 모든 사람에게 중요한 가이드입니다. 이 책은 독특한 이론과 실제 구현의 조합을 통해 딥 러닝의 기본부터 정책 그라디언트 및 비평가-행위자 방법과 같은 고급 주제에 이르기까지 모든 분야에 대한 포괄적 인 소개를 제공합니다. 저자는 파이썬 코드를 사용하여 사전 프로그래밍 경험이없는 사람들에게도 액세스 가능하고 추적하기 쉽습니다. 이 책은 강화 학습의 기본 사항을 검토하고 에이전트가 보상과 처벌에 따라 결정을 내리는 방법을 설명하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 딥 러닝의 세계를 탐구하여 전통적인 RL 알고리즘을보다 복잡한 문제로 확장 할 때 발생하는 문제를 논의합니다. 독자는 회전 신경망 (CNN) 및 재귀 신경망 (RNN) 을 포함하여 깊은 RL에 사용되는 다양한 아키텍처와 다른 도메인에 적용할 수있는 방법에 대해 배울 것입니다.

この本は、Pythonコードを使用した深層強化学習の理論と実践を包括的に紹介しています。Python Rough Cutsの深層強化学習理論と実践の基礎著者： Laura Greisser、 Wah Loon Keng 2019 Addison-Wesley Professionalジャンル：コンピュータサイエンス、人工知能、機械学習の概要： Python Rough Cutsの深層強化学習理論と実践の基礎は、深層強化学習の複雑さと実際のシナリオでの応用を理解したい人にとって重要なガイドです。本書では、理論と実践のユニークな組み合わせを通して、ディープラーニングの基礎から、政策のグラデーションや批評家・立役者の手法などの高度なトピックまで、総合的に現場を紹介します。著者がPythonコードを使用すると、以前のプログラミング経験のない人でもアクセスしやすく、追跡が簡単になります。この本は、補強学習の基本を検討し、エージェントが報酬と罰に基づいて意思決定を行う方法を説明することから始まります。その後、ディープラーニングの世界を掘り下げ、従来のRLアルゴリズムをより複雑な問題にスケーリングする際に生じる問題について議論します。読者は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や再発ニューラルネットワーク（RNN）など、深いRLで使用されるさまざまなアーキテクチャと、それらを異なるドメインに適用する方法について学びます。

本書全面介紹了使用Python代碼進行深度強化學習的理論和實踐。Python Rough Cuts的深度強化學習理論和實踐基礎作者：Laura Graisser，Wah Loon Keng 2019 Addison-Wesley專業類型：計算機科學，人工智能，機器學習摘要：Python Rough Cuts的深度強化學習理論和實踐基礎是重要的指導。任何想要了解深入強化學習的復雜性以及在現實世界中的應用的人。本書結合了理論和實踐的獨特結合，為該領域提供了全面的介紹，涵蓋了從深度學習基礎到高級主題（例如政治梯度和演員批評方法）的所有內容。作者在Python上使用代碼使其易於訪問和跟蹤，即使對於那些以前沒有編程經驗的人也是如此。該書首先研究學習的基礎，並附有強化內容，解釋代理商如何學習基於獎勵和懲罰的決策。然後，他深入研究深度學習世界，討論將傳統RL算法擴展到更復雜的問題時遇到的問題。讀者將了解深度RL中使用的各種體系結構，包括卷積神經網絡（CNN）和遞歸神經網絡（RNN），以及如何將其應用於不同的域。