Вам необходимо зарегистрироваться для просмотра ссылок
Данное руководство по усиленному обучению (Reinforcement Learning, RL), охватывает теоретические основы, практические применения и современные достижения. В начале дается определение RL, его исторический контекст и ключевые отличия от других видов машинного обучения. Примеры применения RL охватывают игры, робототехнику, финансовые рынки и управление ресурсами.
Математические основы включают марковские процессы принятия решений, состояния, действия, награды и...
Усиленное обучение [Джеймс Девис]
Скачать:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться