1 Deep Reinforcement Learning Hands-On - Apply modern RL methods to practical problems of chatbots, robotics, discrete optimization, web automation, and more, Second Edition 英文PDF下载

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1.1 书籍简介

关于深度强化学习及其如何用于解决复杂的现实问题的畅销指南的新版本。修订和扩展包括多智能体方法、离散优化、机器人强化学习、先进探索技术等。
本书第二版是最新强化学习 (RL) 工具和技术的畅销指南的更新和扩展版本。它向您介绍 RL 的基础知识，以及编写智能学习代理以执行一系列实际任务的实践能力。
六个新章节专门介绍了 RL 的各种最新发展，包括离散优化（求解魔方）、多代理方法、Microsoft 的 TextWorld 环境、高级探索技术等等，您将会受益匪浅通过本书，您可以深入了解这一新兴领域的最新创新。
此外，您还将获得对深度 Q 网络、策略梯度方法、连续控制问题以及高度可扩展的非梯度方法等主题领域的可行见解。您还将了解如何以不到 100 美元的价格构建一个经过 RL 训练的真实硬件机器人，并使用逐步代码优化在短短 30 分钟的训练中解决 Pong 环境问题。

主要特征：

  • 新增六个章节
  • 学习先进的探索技术，包括噪声网络、伪计数和网络蒸馏方法
  • 将强化学习方法应用于廉价的硬件机器人平台

你将学到什么：

  • 了解 RL 的深度学习背景并实现复杂的深度学习模型
  • 评估 RL 方法，包括交叉熵、DQN、actor-critic、TRPO、PPO、DDPG、D4PG 等
  • 用 RL 方法训练一个实用的硬件机器人，花费不到 100 美元
  • 探索 Microsoft 的 TextWorld 环境，这是一个交互式小说游戏平台
  • 在 RL 中使用离散优化来解魔方
  • 教你的智能体使用 AlphaGo Zero 玩 Connect 4
  • 探索有关人工智能聊天机器人等主题的最新深度强化学习研究
  • 发现先进的探索技术，包括噪声网络和网络蒸馏技术

1.2 资源下载

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