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Verstärktes Lernen: Eine Einführung, Hardcover von Sutton, Richard S.; Ba...
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eBay-Artikelnr.:357590404001
Artikelmerkmale
- Artikelzustand
- Book Title
- Reinforcement Learning : An Introduction
- ISBN
- 9780262039246
Über dieses Produkt
Product Identifiers
Publisher
MIT Press
ISBN-10
0262039249
ISBN-13
9780262039246
eBay Product ID (ePID)
12038265595
Product Key Features
Number of Pages
552 Pages
Publication Name
Reinforcement Learning, Second Edition : an Introduction
Language
English
Publication Year
2018
Subject
Programming / Algorithms, Intelligence (Ai) & Semantics, Neural Networks
Type
Textbook
Subject Area
Computers
Series
Adaptive Computation and Machine Learning Ser.
Format
Hardcover
Dimensions
Item Height
1.5 in
Item Weight
41.6 Oz
Item Length
11.2 in
Item Width
7.3 in
Additional Product Features
Edition Number
2
Intended Audience
Trade
LCCN
2018-023826
Dewey Edition
21
Illustrated
Yes
Dewey Decimal
006.3/1
Synopsis
The significantly expanded and updated new edition of a widely used text on reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence. Reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence, is a computational approach to learning whereby an agent tries to maximize the total amount of reward it receives while interacting with a complex, uncertain environment. In Reinforcement Learning , Richard Sutton and Andrew Barto provide a clear and simple account of the field's key ideas and algorithms. This second edition has been significantly expanded and updated, presenting new topics and updating coverage of other topics. Like the first edition, this second edition focuses on core online learning algorithms, with the more mathematical material set off in shaded boxes. Part I covers as much of reinforcement learning as possible without going beyond the tabular case for which exact solutions can be found. Many algorithms presented in this part are new to the second edition, including UCB, Expected Sarsa, and Double Learning. Part II extends these ideas to function approximation, with new sections on such topics as artificial neural networks and the Fourier basis, and offers expanded treatment of off-policy learning and policy-gradient methods. Part III has new chapters on reinforcement learning's relationships to psychology and neuroscience, as well as an updated case-studies chapter including AlphaGo and AlphaGo Zero, Atari game playing, and IBM Watson's wagering strategy. The final chapter discusses the future societal impacts of reinforcement learning.
LC Classification Number
Q325.6.R45 2018
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