Глубокое обучение с подкреплением, Теория и практика на языке Python, Грессер Л., Кенг В., 2022

Глубокое обучение с подкреплением, Теория и практика на языке Python, Грессер Л., Кенг В., 2022.
 
Глубокое обучение с подкреплением (глубокое RL) сочетает в себе два подхода к машинному обучению. В ходе такого обучения виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи о принятии решений. За последнее десятилетие было много неординарных достижений в этой области — от однопользовательских и многопользовательских игр, таких как го и видеоигры Atari и Dota 2, до робототехники. Эта книга — введение в глубокое обучение с подкреплением, уникально комбинирующее теорию и практику. Авторы начинают повествование с базовых сведений, затем подробно объясняют теорию алгоритмов глубокого RL, демонстрируют их реализации на примере программной библиотеки SLM Lab и напоследок описывают практические аспекты использования глубокого RL. Руководство идеально подойдет как для студентов, изучающих компьютерные науки, так и для разработчиков программного обеспечения, которые знакомы с основными принципами машинного обучения и знают Python.




REINFORCE.
В этой главе представлен первый из описываемых в книге алгоритмов, REINFORCE. Алгоритм REINFORCE был предложен Рональдом Дж. Вильямсом в 1992 году и описан им в статье Simple Statistical Gradient-Following Algorithms for Connectionist Reinforcement Learning1. Алгоритм строит параметризированную стратегию, которая получает вероятности действий по состояниям среды. Агенты непосредственно используют эту стратегию, чтобы действовать в среде. Основной смысл заключается в том, что во время обучения действия, которые приводят к хорошим результатам, должны иметь большую вероятность — они по­ложительно подкрепляются. В противовес этому действия, приводящие к плохим результатам, должны иметь меньшую вероятность. Если обучение успешно, то за несколько итераций распределение полученных стратегией вероятностей действий станет таким, которое приводит к повышению производительности в среде. Веро­ятности действий изменяются в соответствии с градиентом функции стратегии, в связи с чем REINFORCE известен как алгоритм градиента стратегии.

Краткое содержание.
Часть I.Алгоритмы, основанные на стратегиях и полезностях.
Часть II.Комбинированные методы.
Часть III.Практика.
Часть IV.Проектирование сред.
Приложения.

Купить .



Хештеги: #Грессер :: #Кенг :: #книги по программированию :: #программирование :: #Python