Maschinelles Lernen von Aktionen - 11 Angebote vergleichen

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Inhaltlich unveränderte Neuauflage. Bei bestimmten Problemen müssen Aktionen in Abhängigkeit von der aktu ellen Situation ausgewählt werden. Manchmal lassen sich diese Aktionen auf analytischem Weg nur schwer bestimmen. Hier bietet sich der Einsatz von Reinforcement Learning Algorithmen an. Dabei wird dem Computer kein Lösungsweg vorgegeben. Er erhält lediglich Belohnungs- oder Bestrafungs signale. Bei komplexeren Problemen ist die Anzahl der möglichen Situationen jedoch so groß, dass über verschiedene Situationen generalisiert werden muss und Funktionsapproximatoren eingesetzt werden müssen. Da sich die zu appro ximierenden Funktionen während des Lernprozesses verändern, ist es wünschenswert, den Approximator möglichst adaptiv zu gestalten. Das vor lie gende Buch beschreibt einen solchen adaptiven Approximator auf der Basis von selbstorganisierenden Karten. Die Anwendung des Approximators zum Lernen von diskreten Aktionen und kontinuierlichen Aktionswerten wird anhand von verschiedenen Beispielen demonstriert. Das Buch wendet sich in erster Linie an Forscher und Entwickler, spricht aber mit Einleitungskapiteln über Reinforcement Learning und selbstorganisierende Karten auch inte res sierte Neulinge an.144 S.Versandfertig in 3-5 Tagen, Softcover.

Von Händler/Antiquariat, AHA-BUCH GmbH [51283250], Einbeck, NDS, Germany.
This item is printed on demand - Print on Demand Titel. - Inhaltlich unveränderte Neuauflage. Bei bestimmten Problemen müssen Aktionen in Abhängigkeit von der aktu ellen Situation ausgewählt werden. Manchmal lassen sich diese Aktionen auf analytischem Weg nur schwer bestimmen. Hier bietet sich der Einsatz von Reinforcement Learning Algorithmen an. Dabei wird dem Computer kein Lösungsweg vorgegeben. Er erhält lediglich Belohnungs- oder Bestrafungs signale. Bei komplexeren Problemen ist die Anzahl der möglichen Situationen jedoch so groß, dass über verschiedene Situationen generalisiert werden muss und Funktionsapproximatoren eingesetzt werden müssen. Da sich die zu appro ximierenden Funktionen während des Lernprozesses verändern, ist es wünschenswert, den Approximator möglichst adaptiv zu gestalten. Das vor lie gende Buch beschreibt einen solchen adaptiven Approximator auf der Basis von selbstorganisierenden Karten. Die Anwendung des Approximators zum Lernen von diskreten Aktionen und kontinuierlichen Aktionswerten wird anhand von verschiedenen Beispielen demonstriert. Das Buch wendet sich in erster Linie an Forscher und Entwickler, spricht aber mit Einleitungskapiteln über Reinforcement Learning und selbstorganisierende Karten auch inte res sierte Neulinge an. 144 pp. Deutsch.

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware - Inhaltlich unveränderte Neuauflage. Bei bestimmten Problemen müssen Aktionen in Abhängigkeit von der aktu ellen Situation ausgewählt werden. Manchmal lassen sich diese Aktionen auf analytischem Weg nur schwer bestimmen. Hier bietet sich der Einsatz von Reinforcement Learning Algorithmen an. Dabei wird dem Computer kein Lösungsweg vorgegeben. Er erhält lediglich Belohnungs- oder Bestrafungs signale. Bei komplexeren Problemen ist die Anzahl der möglichen Situationen jedoch so groß, dass über verschiedene Situationen generalisiert werden muss und Funktionsapproximatoren eingesetzt werden müssen. Da sich die zu appro ximierenden Funktionen während des Lernprozesses verändern, ist es wünschenswert, den Approximator möglichst adaptiv zu gestalten. Das vor lie gende Buch beschreibt einen solchen adaptiven Approximator auf der Basis von selbstorganisierenden Karten. Die Anwendung des Approximators zum Lernen von diskreten Aktionen und kontinuierlichen Aktionswerten wird anhand von verschiedenen Beispielen demonstriert. Das Buch wendet sich in erster Linie an Forscher und Entwickler, spricht aber mit Einleitungskapiteln über Reinforcement Learning und selbstorganisierende Karten auch inte res sierte Neulinge an. 144 pp. Deutsch.

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Bei bestimmten Problemen müssen Aktionen in Abhängigkeit von der aktuellen Situation ausgewählt werden. Manchmal lassen sich diese Aktionen auf analytischem Weg nur schwer bestimmen. Hier bietet sich der Einsatz von Reinforcement Learning Algorithmen an. Dabei wird dem Computer kein Lösungsweg vorgegeben. Er erhält lediglich Belohnungs- oder Bestrafungssignale. Bei komplexeren Problemen ist die Anzahl der möglichen Situationen jedoch so großdassüber verschiedene Situationen generalisiert werden muss und Funktionsapproximatoren eingesetzt werden müssen. Da sich die zu approximierenden Funktionen während des Lernprozesses verändernist es wünschenswertden Approximator möglichst adaptiv zu gestalten. Das vorliegende Buch beschreibt einen solchen adaptiven Approximator auf der Basis von Selbstorganisierenden Karten. Die Anwendung des Approximators zum Lernen von diskreten Aktionen und kontinuierlichen Aktionswerten wird anhand von verschiedenen Beispielen demonstriert. Das Buch wendet sich in erster Linie an Forscher und Entwicklerspricht aber mit Einleitungskapitelnüber Reinforcement Learning und Selbstorganisierende Karten auch interessierte Neulinge an.

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