reklama - zainteresowany?

Ucz - Helion

Ucz
ebook
Autor: Pawe
ISBN: 978-83-8156-272-0
stron: 248, Format: ebook
Data wydania: 2021-10-14
Księgarnia: Helion

Cena książki: 35,00 zł

Dodaj do koszyka Ucz

Tagi: Robotyka

Cz

Dodaj do koszyka Ucz

 

Osoby które kupowały "Ucz", wybierały także:

  • Jak sztuczna inteligencja zmieni twoje
  • Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1
  • Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 2
  • Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dla programistów. Praktyczny przewodnik po sztucznej inteligencji
  • Termodynamika dla bystrzaków

Dodaj do koszyka Ucz

Spis treści

Uczące się systemy decyzyjne eBook -- spis treści

I Preliminaria  9

1. Wprowadzenie 11

1.1 PrzykÅ‚ady zagadnieÅ„, w których pojawia siÄ™ potrzeba adaptacji i uczenia siÄ™ 13

1.2 Cel podręcznika i poruszane zagadnienia 14

1.3 Dziedziny składające się na zawartość podręcznika 15

1.4 Adaptacja i uczenie siÄ™ jako droga do inteligentnego zachowania siÄ™ maszyn i programów 16

1.5 Organizacja podręcznika 18

1.6 Potrzebna wiedza wstępna 19

2. Optymalizacja stochastyczna 21

2.1 Algorytm gradientu prostego 21

2.2 Procedura Stochastycznego Najszybszego Spadku, SGD 23

3. Aproksymacja funkcji i podstawowe mechanizmy adaptacji 31

3.1 Aproksymatory i zagadnienie aproksymacji 31

3.2 Zagadnienie uczenia na zbiorze nieskończonym, on-line 35

3.3 Perceptron wielowarstwowy 37

3.4 Uczenie się przy użyciu aproksymacji stochastycznej 43

3.5 Zagadnienia praktyczne związane z używaniem sieci neuronowych w systemach uczących się 46

4. Proces Decyzyjny Markowa i programowanie dynamiczne 49

4.1 Proces Decyzyjny Markowa 49

4.2 Funkcja wartości akcji i indukowanie strategii 52

4.3 Klasyczny algorytm programowania dynamicznego 53

4.4 Programowanie dynamiczne w algorytmice 56

4.5 Algorytm Iteracji Strategii 58

4.6 Algorytm Iteracji Funkcji Wartości 59

II Uczenie siÄ™ ze wzmocnieniem 61

5. Podstawy 63

5.1 Nieznany z góry Proces Decyzyjny Markowa 63

5.2 Algorytmy Q-Learning i SARSA 66

5.3 Rozszerzenie algorytmów Q-Learningi SARSA do ciÄ…gÅ‚ych przestrzeni stanów i akcji 68

6. Optymalizacja stochastycznego wyboru 75

6.1 Parametryzowane rozkłady prawdopodobieństwa 76

6.2 Algorytm REINFORCE punktowy 83

6.3 Stacjonarna strategia decyzyjna 85

6.4 Algorytm REINFORCE statyczny 87

6.5 Algorytm REINFORCE epizodyczny 89

7. Algorytm Aktor-Krytyk 95

7.1 Idea algorytmu Aktor-Krytyk 95

7.2 Klasyczny Aktor-Krytyk 96

7.3 Aktor-Krytyk(λ) 99

8. Aktor-Krytyk z kompatybilnÄ… aproksymacjÄ… 105

8.1 Optymalizacja średniej nagrody 105

8.2 Gradient strategii 107

8.3 Aktor-Krytyk z kompatybilnÄ… aproksymacjÄ… 110

8.4 Naturalny Aktor-Krytyk 112

8.5 Dyskonto ograniczenie wariancji estymatora gradientu 115

9. Wielokrotne przetwarzanie obserwacji 117

9.1 Algorytm Q-Learning z powtarzaniem doświadczenia 119

9.2 Próbkowanie istotnoÅ›ciowe 120

9.3 Algorytm Aktor-Krytyk z powtarzaniem doświadczenia 122

9.4 Optymalizacja estymatora wskaźnika jakości 131

10. Algorytmy wzbogacone 133

10.1 Asynchronous Advantage Actor-Critic 133

10.2 Proximal Policy Optimization 134

10.3 Deep Deterministic Policy Gradient 137

10.4 Soft Actor-Critic 138

11. Gęsta dyskretyzacja czasu 143

11.1 Strategia z auto skorelowanymi akcjami 144

11.2 Actor-Critic with Experience Replay and Autocorrelated actions 147

12. Uczenie się w warunkach częściowo obserwowalnego stanu 151

12.1 Rekurencyjne sieci neuronowe 152

12.2 Deep Recurrent Q-Learning 153

13. Wieloagentowe uczenie siÄ™ ze wzmocnieniem 155

13.1 Model synchroniczny niekooperacyjny z częściowo obserwowa¬nym stanem  156

13.2 Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient 157

III Sterowanie adaptacyjne 161

14. Obiekty dynamiczne 163

14.1 Wstęp 163

14.2 Liniowe obiekty SISO 165

14.3 Dyskretna aproksyracja obiektów o ciÄ…gÅ‚ej dynamice 175

15. Stabilność i funkcja Lapunowa 179

15.1 Ogólna postać typowego schematu adaptacji 179

15.2 Stabilność 181

15.3 Funkcja Lapunowa 184

15.4 Stabilność w kontekście funkcji Lapunowa 185

16. Sterowanie adaptacyjne z modelem referencyjnym 191

16.1 Liniowy obiekt SISO pierwszego rzędu 191

16.2 Uogólnienie 195

16. 3 Obiekty liniowe wyższych rzÄ™dów 198

17. Zaawansowane schematy adaptacji 205

17.1 Obiekty o nieliniowej dynamice 205

17.2 Obiekty z nieobserwowalnymi pochodnymi stanu 208

18. SamostrojÄ…ce siÄ™ regulatory 215

18.1 Dynamika liniowo pararetryzowalna 216

18.2 Liniowe najmniejsze kwadraty 218

18.3 Najmniejsze kwadraty z wykładniczym zapominaniem 220

18.4 Adaptacyjny dobór wspóÅ‚czynnika zapominania 223

IV Inne podejścia do adaptacji 225

19. Aproksymowane programowanie dynamiczne 227

20. Stochastyczne sterowanie adaptacyjne 231

21. Sterowanie z iteracyjnym uczeniem siÄ™ 233

22. Filtr Kalmana 237

22.1 Model 237

22.2 Algorytm 239

22.3 Wyprowadzenia 241

22.4 Rozszerzony Filtr Kalrana 243

Literatura 245

Dodaj do koszyka Ucz

Code, Publish & WebDesing by CATALIST.com.pl



(c) 2005-2024 CATALIST agencja interaktywna, znaki firmowe należą do wydawnictwa Helion S.A.