没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
Apress.Applied.Reinforcement.Learning.with.Python.pdf
需积分: 9 4 下载量 156 浏览量
2019-09-07
09:36:26
上传
评论
收藏 3.42MB PDF 举报
温馨提示
试读
177页
Applied Reinforcement Learning with Python introduces you to the theory behind reinforcement learning (RL) algorithms and the code that will be used to implement them. You will take a guided tour through features of OpenAI Gym, from utilizing standard libraries to creating your own environments, then discover how to frame reinforcement learning problems so you can research, develop, and deploy RL-based solutions.
资源推荐
资源详情
资源评论
Applied
Reinforcement
Learning
with Python
With OpenAI Gym, Tensorf low,
and Keras
—
Taweh Beysolow II
Applied
Reinforcement
Learning with Python
With OpenAI Gym, Tensorflow,
and Keras
TawehBeysolowII
Applied Reinforcement Learning with Python: With OpenAI Gym,
Tensorf low, and Keras
ISBN-13 (pbk): 978-1-4842-5126-3 ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-5127-0
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-5127-0
Copyright © 2019 by Taweh Beysolow II
This work is subject to copyright. All rights are reserved by the Publisher, whether the whole or
part of the material is concerned, specifically the rights of translation, reprinting, reuse of
illustrations, recitation, broadcasting, reproduction on microfilms or in any other physical way,
and transmission or information storage and retrieval, electronic adaptation, computer software,
or by similar or dissimilar methodology now known or hereafter developed.
Trademarked names, logos, and images may appear in this book. Rather than use a trademark
symbol with every occurrence of a trademarked name, logo, or image we use the names, logos,
and images only in an editorial fashion and to the benefit of the trademark owner, with no
intention of infringement of the trademark.
The use in this publication of trade names, trademarks, service marks, and similar terms, even if
they are not identified as such, is not to be taken as an expression of opinion as to whether or not
they are subject to proprietary rights.
While the advice and information in this book are believed to be true and accurate at the date of
publication, neither the authors nor the editors nor the publisher can accept any legal
responsibility for any errors or omissions that may be made. The publisher makes no warranty,
express or implied, with respect to the material contained herein.
Managing Director, Apress Media LLC: Welmoed Spahr
Acquisitions Editor: Celestin Suresh John
Development Editor: Rita Fernando
Coordinating Editor: Divya Modi
Cover designed by eStudioCalamar
Cover image designed by Freepik (www.freepik.com)
Distributed to the book trade worldwide by Springer Science+Business Media NewYork,
233 Spring Street, 6th Floor, NewYork, NY 10013. Phone 1-800-SPRINGER, fax (201) 348-4505,
e-mail orders-ny@springer-sbm.com, or visit www.springeronline.com. Apress Media, LLC is a
California LLC and the sole member (owner) is Springer Science + Business Media Finance Inc
(SSBM Finance Inc). SSBM Finance Inc is a Delaware corporation.
For information on translations, please e-mail rights@apress.com, or visit http://www.apress.
com/rights-permissions.
Apress titles may be purchased in bulk for academic, corporate, or promotional use. eBook
versions and licenses are also available for most titles. For more information, reference our Print
and eBook Bulk Sales web page at http://www.apress.com/bulk-sales.
Any source code or other supplementary material referenced by the author in this book is available
to readers on GitHub via the book's product page, located at www.apress.com/978-1-4842-5126-3.
For more detailed information, please visit http://www.apress.com/source-code.
Printed on acid-free paper
TawehBeysolowII
San Francisco, CA, USA
This book is dedicated to my friends and family who
supported me through the most difficult of times for
the past decade. They have enabled me to be the person
I am capable of being when operating at my best.
Without you, I would not have the ability to continue
living as happily as I am.
v
Table of Contents
Chapter 1: Introduction to Reinforcement Learning �����������������������������1
History of Reinforcement Learning �����������������������������������������������������������������������2
MDPs and their Relation to Reinforcement Learning �������������������������������������������� 3
Reinforcement Learning Algorithms and RL Frameworks ������������������������������������7
Q Learning �����������������������������������������������������������������������������������������������������������10
Actor-Critic Models ���������������������������������������������������������������������������������������� 11
Applications of Reinforcement Learning ������������������������������������������������������������� 12
Classic Control Problems �������������������������������������������������������������������������������12
Super Mario Bros� ������������������������������������������������������������������������������������������13
Doom �������������������������������������������������������������������������������������������������������������14
Reinforcement-Based Marketing Making ������������������������������������������������������15
Sonic the Hedgehog �������������������������������������������������������������������������������������������� 16
Conclusion ����������������������������������������������������������������������������������������������������������17
Chapter 2: Reinforcement Learning Algorithms ���������������������������������19
OpenAI Gym���������������������������������������������������������������������������������������������������������19
Policy-Based Learning ����������������������������������������������������������������������������������������20
Policy Gradients Explained Mathematically ��������������������������������������������������������22
About the Author ���������������������������������������������������������������������������������ix
About the Technical Reviewer �������������������������������������������������������������xi
Acknowledgments �����������������������������������������������������������������������������xiii
Introduction ����������������������������������������������������������������������������������������xv
剩余176页未读,继续阅读
资源评论
无忧无悔无憾
- 粉丝: 2
- 资源: 58
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功