BOOKS - PROGRAMMING - Reinforcement Learning An Introduction, 2 edition
Reinforcement Learning An Introduction, 2 edition - Richard S. Sutton, Andrew G. Barto 2018 PDF A Bradford Book BOOKS PROGRAMMING
ECO~19 kg CO²

2 TON

Views
108221

Telegram
 
Reinforcement Learning An Introduction, 2 edition
Author: Richard S. Sutton, Andrew G. Barto
Year: 2018
Pages: 552
Format: PDF
File size: 10.3 MB
Language: ENG



Book Description: Reinforcement Learning: An Introduction (2nd Edition) Author: Richard S. Sutton and Andrew G. Barto Publisher: Pearson Education Limited Publication Date: 2019 Pages: 5448 Format: Paperback, Hardcover, e-Book The book "Reinforcement Learning: An Introduction" by Richard S. Sutton and Andrew G. Barto provides a comprehensive overview of the field of reinforcement learning, which is a subfield of artificial intelligence that focuses on developing algorithms and techniques for training agents to make decisions in complex, uncertain environments. The second edition of this book has been significantly expanded and updated to reflect the current state of the art in the field, making it an essential resource for researchers, students, and practitioners working in the area of reinforcement learning. Plot Summary: The book begins with an introduction to the basics of reinforcement learning, explaining the concept of an agent interacting with its environment to maximize a cumulative reward signal.
Описание книги: Название: Обучение с подкреплением: Введение (2-е издание) Автор: Ричард С. Саттон и Эндрю Г. Барто Издатель: Pearson Education Limited Дата публикации: 2019 Страницы: 5448 Формат: Paperback, Hardcover, e-Book Книга "Обучение с подкреплением: введение" Ричарда С. Саттона и Эндрю Г. Барто дает всесторонний обзор области обучения с подкреплением, которая является областью искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке алгоритмов и методов для обучения агентов принимать решения в сложных, неопределенных условиях. Второе издание этой книги было значительно расширено и обновлено, чтобы отразить современное состояние дел в этой области, что делает его важным ресурсом для исследователей, студентов и практиков, работающих в области дополнительного обучения. Краткое изложение сюжета: Книга начинается с введения в основы обучения подкреплению, объясняющего концепцию взаимодействия агента со своей средой для максимизации совокупного сигнала вознаграждения.
Description du livre : Titre : Formation avec renforcement : Introduction (2ème édition) Auteur : Richard S. Sutton et Andrew G. Barto Éditeur : Pearson Education Limited Date de publication : 2019 Pages : 5448 Format : Paperback, Hardcover, e-Book Livre "Apprendre avec des renforts : introduction" Richard S. Sutton et Andrew G. Barto donnent un aperçu complet du domaine de l'apprentissage renforcé, qui est un domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur le développement d'algorithmes et de méthodes pour enseigner aux agents de prendre des décisions dans des conditions difficiles et incertaines. La deuxième édition de ce livre a été considérablement élargie et mise à jour pour refléter l'état actuel des choses dans ce domaine, ce qui en fait une ressource importante pour les chercheurs, les étudiants et les praticiens travaillant dans le domaine de l'enseignement complémentaire. Résumé de l'histoire : livre commence par une introduction aux bases de la formation en renforcement qui explique le concept d'interaction de l'agent avec son environnement pour maximiser le signal de récompense global.
Descripción del libro: Título: Formación con refuerzos: Introducción (2a edición) Autor: Richard S. Sutton y Andrew G. Barto Editor: Pearson Education Limited Fecha de publicación: 2019 Páginas: 5448 Formato: Paperback, Hardcover, e-Book "Aprender con refuerzos: Introducción" Richard S. Sutton y Andrew G. Bartaud ofrecen una visión global del campo del aprendizaje con refuerzos, que es el campo de la inteligencia artificial, que se centra en el desarrollo de algoritmos y técnicas para enseñar a los agentes a tomar decisiones en entornos complejos e inciertos. La segunda edición de este libro se ha ampliado y actualizado considerablemente para reflejar el estado actual de las cosas en este campo, convirtiéndolo en un recurso importante para los investigadores, estudiantes y profesionales que trabajan en el campo del aprendizaje complementario. Resumen de la trama: libro comienza con una introducción a los fundamentos del aprendizaje de refuerzos que explica el concepto de la interacción del agente con su entorno para maximizar la señal de recompensa agregada.
Descrição do livro: Título: Treinamento com reforços: Introdução (2ª edição) Autor: Richard S. Sutton e Andrew G. Barto Editor: Pearson Education Limited Data de publicação: 2019 Páginas: 5448 Formato: Paperback, Hardcover, e-Book Livro "Treinamento com reforços: A introdução de Richard S. Sutton e Andrew G. Barto oferece uma visão abrangente da área de treinamento com reforços, que é uma área de inteligência artificial que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e métodos para ensinar agentes a tomar decisões em ambientes complexos e incertos. A segunda edição deste livro foi muito ampliada e atualizada para refletir a situação moderna nesta área, tornando-o um recurso importante para pesquisadores, estudantes e praticantes que trabalham no ensino complementar. Resumo da história: O livro começa com a introdução de reforços na base do treinamento, explicando o conceito de interação do agente com o seu ambiente para maximizar o sinal total de recompensa.
Descrizione del libro: Titolo: Formazione con rinforzo: Introduzione (2 ° edizione) Autore: Richard S. Sutton e Andrew G. Barto Editore: Pearson Education Limited Data di pubblicazione: 2019 Pagine: 5448 Formato: Paperback, Hardcover, E-Book Book "Formazione con rinforzi: L'introduzione di Richard S. Sutton e Andrew G. Barto fornisce una panoramica completa del campo dell'apprendimento con rinforzi, che è un campo di intelligenza artificiale che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e metodi per insegnare agli agenti a prendere decisioni in ambienti difficili e incerti. La seconda edizione di questo libro è stato significativamente ampliato e aggiornato per riflettere la situazione moderna in questo campo, rendendolo una risorsa importante per ricercatori, studenti e professionisti che lavorano nel campo della formazione complementare. Riepilogo della trama: Il libro inizia con l'introduzione di rinforzi alla base dell'apprendimento che spiega il concetto di interazione tra un agente e il proprio ambiente per massimizzare il segnale complessivo della ricompensa.
Buchbeschreibung: Titel: rnen mit Verstärkung: Einführung (2. Auflage) Autor: Richard S. Sutton und Andrew G. Barto Herausgeber: Pearson Education Limited Erscheinungsdatum: 2019 Seiten: 5448 Format: Paperback, Hardcover, e-Book Buch "rnen mit Verstärkung: Einführung" von Richard S. Sutton und Andrew G. Barto gibt einen umfassenden Überblick über den Bereich des verstärkenden rnens, der ein Bereich der künstlichen Intelligenz ist, der sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Methoden konzentriert, um Agenten zu trainieren, Entscheidungen in komplexen, unsicheren Umgebungen zu treffen. Die zweite Ausgabe dieses Buches wurde erheblich erweitert und aktualisiert, um den aktuellen Stand der Dinge in diesem Bereich widerzuspiegeln, was es zu einer wichtigen Ressource für Forscher, Studenten und Praktiker macht, die im Bereich der Weiterbildung arbeiten. Zusammenfassung der Handlung: Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen des Verstärkungstrainings, in der das Konzept der Interaktion des Agenten mit seiner Umgebung erläutert wird, um das kumulative Belohnungssignal zu maximieren.
Książka Opis: Tytuł: Strengthening arning: Introduction (2nd Edition) Autor: Richard S. Sutton i Andrew G. Barto Wydawca: Pearson Education Limited Data publikacji: 2019 Strony: 5448 Format: Paperback, Hardcover, e-Book „Szkolenie wzmacniające: wprowadzenie” Richarda S. Suttona i Andrew G. Barto zapewnia kompleksowy przegląd dziedziny uczenia się wzmacniania, która jest dziedziną sztucznej inteligencji, która koncentruje się na rozwoju algorytmów i metody szkolenia agentów do podejmowania decyzji w złożonych, niepewnych warunkach. Druga edycja tej książki została znacznie poszerzona i zaktualizowana w celu odzwierciedlenia aktualnego stanu rzeczy w tej dziedzinie, co czyni ją ważnym zasobem dla naukowców, studentów i praktyków pracujących w dziedzinie dodatkowego uczenia się. Podsumowanie fabuły: Książka rozpoczyna się wprowadzeniem do szkolenia wzmacniającego, wyjaśniając pojęcie agenta oddziałującego z ich środowiskiem, aby zmaksymalizować łączny sygnał nagrody.
תיאור ספר: כותרת: חיזוקים למידה: מבוא (מהדורה שנייה) מחבר: ריצ "רד ס. סאטון ואנדרו ג. בארטו: Pearson Education Limited Publishing Date: 2019 עמודים: 5448 פורמט: Paperback, Hardcover, e-Book "Reformation Training: מבוא מאת ריצ 'רד ס'סאטון ואנדרו ג 'י בארטו מספק סקירה מקיפה של תחום למידת החיזוק, שהוא תחום הבינה המלאכותית המתמקד בפיתוח אלגוריתמים ושיטות להכשרת סוכנים לקבלת החלטות תנאים. המהדורה השנייה של ספר זה הורחבה ועודכנה מאוד כדי לשקף את מצב העניינים הנוכחי בתחום זה, מה שהופך אותו למשאב חשוב עבור חוקרים, סטודנטים ועוסקים בתחום הלמידה הנוסף. סיכום עלילה: הספר מתחיל עם הקדמה לאימוני חיזוק, המסביר את הרעיון של סוכן אינטראקציה עם סביבתם כדי למקסם את אות התגמול המצורף.''
Kitap Açıklaması: Başlık: Takviye Öğrenme: Giriş (2. Baskı) Yazar: Richard S. Sutton ve Andrew G. Barto Yayıncı: Pearson Education Sınırlı Yayın Tarihi: 2019 Pages: 5448 Format: Paperback, Ciltli, e-Kitap Richard S. Sutton ve Andrew G. Barto tarafından hazırlanan "Takviye Eğitimi: giriş", karmaşık, belirsiz koşullarda karar vermek için ajanları eğitmek için algoritmalar ve yöntemler geliştirmeye odaklanan yapay zeka alanı olan takviye öğrenme alanına kapsamlı bir genel bakış sunar. Bu kitabın ikinci baskısı, bu alandaki mevcut durumu yansıtacak şekilde genişletildi ve güncellendi, bu da onu ek öğrenme alanında çalışan araştırmacılar, öğrenciler ve uygulayıcılar için önemli bir kaynak haline getirdi. Özet: Kitap, güçlendirme eğitimine bir giriş ile başlar ve toplam ödül sinyalini en üst düzeye çıkarmak için çevreleriyle etkileşime giren bir ajan kavramını açıklar.
وصف الكتاب: العنوان: التعلم المعزز: مقدمة (الطبعة الثانية) المؤلف: Richard S. Sutton and Andrew G. Barto Publisher: Pearson Education Limited Publishing Date: 2019 الصفحات: 5448 التنسيق: غلاف ورقي، غلاف مقوى، كتاب إلكتروني «تدريب التعزيز: مقدمة» بقلم ريتشارد ساتون وأندرو جي بارتو يقدم نظرة عامة شاملة على مجال التعلم المعزز، وهو مجال الذكاء الاصطناعي الذي يركز على تطوير الخوارزميات وطرق تدريب الوكلاء على اتخاذ القرارات المعقدة وغير المؤكدة الشروط. تم توسيع وتحديث الطبعة الثانية من هذا الكتاب بشكل كبير لتعكس الوضع الحالي في هذا المجال، مما يجعله مصدرًا مهمًا للباحثين والطلاب والممارسين العاملين في مجال التعلم الإضافي. ملخص الحبكة: يبدأ الكتاب بمقدمة للتدريب على التعزيز، يشرح مفهوم تفاعل العامل مع بيئته لتعظيم إشارة المكافأة الإجمالية.
책 설명: 제목: 강화 학습: 소개 (2 판) 저자: Richard S. Sutton 및 Andrew G. Barto 출판사: Pearson Education Limited 출판일: 2019 페이지: 5448 형식: 페이퍼 백, 하드 커버, e-Book "강화 교육: 소개" Richard S. Sutton과 Andrew G. Barto는 강화 학습 분야에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다. 복잡하고 불확실한 조건에서 의사 결정을 내릴 수있는 방법. 이 책의 두 번째 판은이 분야의 현재 상황을 반영하여 크게 확장되고 업데이트되어 추가 학습 분야에서 일하는 연구원, 학생 및 실무자에게 중요한 리소스가되었습니다. 플롯 요약: 이 책은 강화 보상 신호에 대한 소개로 시작하여 환경과 상호 작용하는 에이전트의 개념을 설명하여 집계 보상 신호를 최대화합니다.
Book Description: Title:強化学習:はじめに(2nd Edition)著者: リチャード・サットンとアンドリュー・G・バルト出版社:ピアソン・エデュケーション・リミテッド発行日: 2019 Pages: 5448 Format: Paperback、 Hardcover、 e-Book Richard S。 SuttonとAndrew G。 Bartoによる「強化トレーニング:導入」は、複雑な意思決定を訓練するためのアルゴリズムと方法を開発する人工知能の分野である強化学習の分野の包括的な概要を提供しますコンディション。本書の第2版は、この分野の現状を反映して大幅に拡張され、更新されており、追加学習の分野で働く研究者、学生、実践者にとって重要なリソースとなっています。プロットの要約:本は強化トレーニングの導入から始まり、エージェントがその環境と相互作用して集計報酬信号を最大化するという概念を説明します。
書籍描述:標題:強化培訓:介紹(第二版)作者: Richard S. Sutton和Andrew G. Barto出版商:Pearson Education Limited出版日期: 2019頁面:5448格式:平裝本,精裝本,電子書書"強化學習: "Richard S. Sutton和Andrew G. Barteau的介紹對強化學習領域進行了全面的概述,該領域是人工智能領域,致力於開發算法和方法來訓練代理商在復雜,不確定的條件下做出決策。該書的第二版已大大擴展和更新,以反映該領域的當前狀況,使其成為從事額外學習領域的研究人員,學生和從業人員的重要資源。情節摘要:本書首先介紹了強化培訓的基礎,解釋了代理人與其環境互動以最大程度地提高總獎勵信號的概念。

You may also be interested in:

Reinforcement Learning An Introduction, 2 edition
Reinforcement Learning for Finance A Python-Based Introduction (Final Release)
Reinforcement Learning for Finance A Python-Based Introduction (Early Release)
Reinforcement Learning for Finance A Python-Based Introduction (Early Release)
Reinforcement Learning for Finance A Python-Based Introduction (Final Release)
Grokking Deep Reinforcement Learning (Final Edition)
Artificial Intelligence What You Need to Know About Machine Learning, Robotics, Deep Learning, Recommender Systems, Internet of Things, Neural Networks, Reinforcement Learning, and Our Future
Deep Reinforcement Learning with Python RLHF for Chatbots and Large Language Models, 2nd Edition
Deep Reinforcement Learning with Python RLHF for Chatbots and Large Language Models, 2nd Edition
Python AI Programming Navigating fundamentals of ML, Deep Learning, NLP, and reinforcement learning in practice
Python AI Programming: Navigating fundamentals of ML, deep learning, NLP, and reinforcement learning in practice
Python AI Programming Navigating fundamentals of ML, Deep Learning, NLP, and reinforcement learning in practice
Distributional Reinforcement Learning (Adaptive Computation and Machine Learning)
TensorFlow for Deep Learning From Linear Regression to Reinforcement Learning
Statistical Reinforcement Learning Modern Machine Learning Approaches
Transfer Learning for Multiagent Reinforcement Learning Systems
Reinforcement Learning with TensorFlow: A beginner|s guide to designing self-learning systems with TensorFlow and OpenAI Gym
Deep Reinforcement Learning
Deep Reinforcement Learning in Action
Deep Reinforcement Learning with Python, 2E
Deep Reinforcement Learning in Action
Control Systems and Reinforcement Learning
Practical Deep Reinforcement Learning with Python
Reinforcement Learning Theory and Python Implementation
Introduction to Live Sound Reinforcement - The Science, the Art, and the Practice
Introduction to Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning), 4th Edition
Human-Robot Interaction Control Using Reinforcement Learning
Multi-Agent Machine Learning A Reinforcement Approach
Multi-Agent Reinforcement Learning Foundations and Modern Approaches
The Art of Reinforcement Learning Fundamentals, Mathematics, and Implementations with Python
Cognitive Analytics and Reinforcement Learning Theories, Techniques and Applications
The Art of Reinforcement Learning: Fundamentals, Mathematics, and Implementations with Python
The Art of Reinforcement Learning Fundamentals, Mathematics, and Implementations with Python
Foundations of Deep Reinforcement Learning Theory and Practice in Python
Reinforcement Learning for Cyber-Physical Systems with Cybersecurity Case Studies
Applied Reinforcement Learning with Python: With OpenAI Gym, Tensorflow, and Keras
Deep Reinforcement Learning with Python: With PyTorch, TensorFlow and OpenAI Gym
Deep Reinforcement Learning and Its Industrial Use Cases AI for Real-World Applications
Deep Reinforcement Learning and Its Industrial Use Cases AI for Real-World Applications
Reinforcement Learning and Stochastic Optimization: A Unified Framework for Sequential Decisions