MIT Press, 1998. — 342 p. We first came to focus on what is now known as reinforcement learning in late 1979. We were both at the University of Massachusetts, working on one of the earliest projects to revive the idea that networks of neuronlike adaptive elements might prove to be a promising approach to artificial adaptive intelligence, The project explored the "heterostatic...
Пер. с англ. Волошко Р. — СПб.: Питер, 2023. — 464 с.: ил. — (Библиотека программиста). — ISBN: 978-5-4461-3944-6. Мы учимся, взаимодействуя с окружающей средой, и получаемые вознаграждения и наказания определяют наше поведение в будущем. Глубокое обучение с подкреплением привносит этот естественный процесс в искусственный интеллект и предполагает анализ результатов для...
Пер. с англ. Екатерины Черских. — СПб.: БХВ-Петербург, 2023. — 400 с.: ил. — ISBN 978-5-9775-6885-2. Книга посвящена промышленно-ориентированному применению обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL). Объяснено, как обучать промышленные и научные системы решению любых пошаговых задач методом проб и ошибок – без подготовки узкоспециализированных учебных множеств...
Комментарии