Reinforcement Learning: An Introduction - 강화 학습, Q-러닝, 정책 경량화, 가치 함수, 탐색, 활용, 딥러닝, 마르코프 결정 과정, 보상, 에이전트, 환경, 신경망, 모델 기반 학습, 샘플 효 상세페이지
출간 정보
- 2025.01.30 전자책 출간
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파일 정보
- EPUB
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- 0.3MB
지원 환경
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- 웹
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- PAPER
ISBN
9791173088018
ECN
-
Reinforcement Learning: An Introduction - 강화 학습, Q-러닝, 정책 경량화, 가치 함수, 탐색, 활용, 딥러닝, 마르코프 결정 과정, 보상, 에이전트, 환경, 신경망, 모델 기반 학습, 샘플 효
작품 정보
"Reinforcement Learning: An Introduction"은 강화 학습의 기본 개념과 응용을 다루는 포괄적인 안내서입니다. 이 책은 Q-러닝, 정책 경량화, 가치 함수와 같은 핵심 주제를 탐구하며, 탐색과 활용의 균형을 맞추는 방법을 설명합니다. 딥러닝과 마르코프 결정 과정을 통해 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최적화하는 과정을 다룹니다. 또한, 신경망을 활용한 모델 기반 학습과 샘플 효율성을 높이는 방법을 소개합니다. 경험 재플레이와 전이 학습을 통해 학습의 효율성을 높이고, 하이퍼파라미터 최적화를 통해 성능을 극대화하는 방법을 설명합니다. 강화 학습의 이론과 실제를 이해하고자 하는 독자에게 필수적인 자료를 제공합니다.
*생성형 GPT를 활용하여 제작되었습니다.
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"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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