Titlebook: Reinforcement Learning; Aktuelle Ans?tze ver Uwe Lorenz Book 20201st edition Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenzier

CHAFF

書目名稱Reinforcement Learning影響因子(影響力)




書目名稱Reinforcement Learning影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Reinforcement Learning網(wǎng)絡(luò)公開度




書目名稱Reinforcement Learning網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名




書目名稱Reinforcement Learning被引頻次




書目名稱Reinforcement Learning被引頻次學(xué)科排名




書目名稱Reinforcement Learning年度引用




書目名稱Reinforcement Learning年度引用學(xué)科排名




書目名稱Reinforcement Learning讀者反饋




書目名稱Reinforcement Learning讀者反饋學(xué)科排名

adulterant

COST

,Best?rkendes Lernen als Teilgebiet des Maschinellen Lernens,t des maschinellen Lernens allgemein. Es wird ein grober überblick über die verschiedenen Prinzipien des Maschinellen Lernens gegeben und erkl?rt wodurch sie sich vom technischen Ansatz her unterscheiden. Im Anschluss wird auf die Implementierung von Reinforcement Learning Algorithmen mit der Programmiersprache Java eingegangen.

Shuttle

http://image.papertrans.cn/r/image/825933.jpg

信條

https://doi.org/10.1007/978-3-662-61651-2Maschinelles Lernen; Künstliche Intelligenz; Reinforcement Learning; Lernen durch Verst?rkung; Best?rken

傻瓜

死亡

CESS

Fretful

Optimal entscheiden in einer bekannten Umwelt, Es wird die iterative Taktiksuche, als wechselseitige Verbesserung von Bewertung und Steuerung, als verallgemeinerungsf?hige Strategie zur Suche von optimalem Verhalten vorgestellt. Darüber hinaus werden die Grundlagen der Berechnung von optimalen Zügen in einem überschaubaren Brettspielszenario mit Gegenspielern beschrieben.

Oscillate

Book 20201st editioneren. Robotische Systeme üben ihre Bewegungen selbst. In Arcade Games erreichen lernf?hige?Agenten innerhalb weniger Stunden übermenschliches Niveau. Wie funktionieren?diese spektakul?ren Algorithmen des best?rkenden Lernens? Mit gut verst?ndlichen Erkl?rungen und übersichtlichen Beispielen in Java