![[Đánh giá] Deep Reinforcement Learning Hands-On (Maxim Lapan) Tóm tắt.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2589920/c1a-085k3-v609z214fv5-rq0tqa.jpg)
Show Notes
Deep Reinforcement Learning Hands-On (Maxim Lapan)
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1835882706?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Deep-Reinforcement-Learning-Hands-On-Maxim-Lapan.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/deep-learning-for-finance-creating-machine-deep-learning/id1737913730?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Deep+Reinforcement+Learning+Hands+On+Maxim+Lapan+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Deep-Reinforcement-Learning-Hands-On-Maxim-Lapan.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Deep-Reinforcement-Learning-Hands-On-Maxim-Lapan.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Deep-Reinforcement-Learning-Hands-On-Maxim-Lapan.html
- Đọc thêm: https://vietnam.9natree.com/read/1835882706/
#QlearningvàmạngDQN #Experiencereplayvàtargetnetwork #PolicygradientvàPPO #Điềukhiểnliêntục #RLHF,MuZerovàtransformer #DeepReinforcementLearningHandsOn
Deep Reinforcement Learning Hands-On của Maxim Lapan là sách kỹ thuật thực hành về học tăng cường sâu, thuộc nhóm tài liệu lập trình và học máy ứng dụng. Ấn bản thứ ba dẫn người đọc đi từ những nguyên lý cơ bản của học tăng cường, nơi tác tử quan sát môi trường, lựa chọn hành động và nhận phần thưởng, đến các phương pháp hiện đại dùng mạng nơ ron sâu. Trọng tâm của sách không phải là trình bày lý thuyết theo hướng hàn lâm thuần túy, mà là nối từng khái niệm với quá trình xây dựng mô hình bằng Python, PyTorch và các môi trường kiểu OpenAI Gym. Phạm vi nội dung gồm Q-learning, mạng DQN, các phương pháp policy gradient, bài toán điều khiển liên tục, PPO, cùng những chủ đề mới hơn như MuZero, transformer và học tăng cường từ phản hồi của con người, hay RLHF. Qua ví dụ về trò chơi, tối ưu hóa, giao dịch chứng khoán và điều hướng web, sách cho thấy RL phù hợp với những quyết định tuần tự, nơi lựa chọn hiện tại ảnh hưởng đến kết quả về sau.
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1835882706?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Deep-Reinforcement-Learning-Hands-On-Maxim-Lapan.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/deep-learning-for-finance-creating-machine-deep-learning/id1737913730?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Deep+Reinforcement+Learning+Hands+On+Maxim+Lapan+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Deep-Reinforcement-Learning-Hands-On-Maxim-Lapan.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Deep-Reinforcement-Learning-Hands-On-Maxim-Lapan.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Deep-Reinforcement-Learning-Hands-On-Maxim-Lapan.html
- Đọc thêm: https://vietnam.9natree.com/read/1835882706/
#QlearningvàmạngDQN #Experiencereplayvàtargetnetwork #PolicygradientvàPPO #Điềukhiểnliêntục #RLHF,MuZerovàtransformer #DeepReinforcementLearningHandsOn
Deep Reinforcement Learning Hands-On của Maxim Lapan là sách kỹ thuật thực hành về học tăng cường sâu, thuộc nhóm tài liệu lập trình và học máy ứng dụng. Ấn bản thứ ba dẫn người đọc đi từ những nguyên lý cơ bản của học tăng cường, nơi tác tử quan sát môi trường, lựa chọn hành động và nhận phần thưởng, đến các phương pháp hiện đại dùng mạng nơ ron sâu. Trọng tâm của sách không phải là trình bày lý thuyết theo hướng hàn lâm thuần túy, mà là nối từng khái niệm với quá trình xây dựng mô hình bằng Python, PyTorch và các môi trường kiểu OpenAI Gym. Phạm vi nội dung gồm Q-learning, mạng DQN, các phương pháp policy gradient, bài toán điều khiển liên tục, PPO, cùng những chủ đề mới hơn như MuZero, transformer và học tăng cường từ phản hồi của con người, hay RLHF. Qua ví dụ về trò chơi, tối ưu hóa, giao dịch chứng khoán và điều hướng web, sách cho thấy RL phù hợp với những quyết định tuần tự, nơi lựa chọn hiện tại ảnh hưởng đến kết quả về sau.
