Richard S. Sutton pdf Reinforcement Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series)

okumak Reinforcement Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series)
ZIP 5.5 Mb
RAR 7.7 Mb
EXE 9.8 Mb
APK 10.9 Mb
IOS 5.6 Mb
Reinforcement Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series)

Eksikliklerine rağmen, PDF, Richard S. Sutton tarafından Reinforcement Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series) gibi e-kitaplar arasında bugün popüler bir format olmaya devam ediyor. Pazarlama şirketi HubSpot, 3.000 web sitesi ziyaretçisine e-kitaplarla ne yaptıklarını sordu: çevrimiçi okuyun veya Reinforcement Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series) dosyasını PDF olarak indirin. Ankete katılanların %90'ının Reinforcement Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series) PDF dosyasını indirmeyi tercih ettiği ortaya çıktı.

Geliştiriciler, taşınabilir aygıtlarda okumak da dahil olmak üzere sürekli olarak yeni özellikler ekliyor. Örneğin, 2018'in başlarında Adobe ekibi, Acrobat DC'ye mobil cihazlarda Richard S. Sutton'dan Reinforcement Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series) gibi dosyalar için gelişmiş görüntüleme ve düzenleme özellikleri sağladı.

Ayrıca, Ağustos ayında yeni bir proje hakkında bilgi vardı - sesli PDF. PDF'nin özelliklerini ve sesli asistanların işlevselliğini birleştirecek: Alexa, Google Home ve Siri. Şimdiye kadar sadece bir prototip hazır, ancak geliştiriciler yakın gelecekte çalışan bir sürüm yayınlamaya söz veriyor.

Adobe yeni yönergeleri takip ediyor ve formatı daha etkileşimli hale getirmeyi, örneğin artırılmış gerçeklik işlevselliği eklemeyi amaçlıyor. Nasıl görüneceği henüz belli değil, ancak geliştiriciler, PDF ekosisteminin önümüzdeki yıllarda yeni bir kullanıcı deneyimi seviyesine ulaşacağına söz veriyor.

PDF formatının değişmezliği, avantajı olmasına rağmen, aynı zamanda büyük bir dezavantaj olarak ortaya çıkıyor. Bu tür dosyaların (özellikle büyük diyagramlar ve grafikler, notalar, geniş formatlı belgeler) küçük ekranlı cihazlarda - akıllı telefonlarda veya kompakt elektronik okuyucularda - okunması zordur. Sayfa cihaz ekranına sığmıyor veya metin çok küçük görünüyor. Ancak Reinforcement Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series) kitabını PDF formatında herhangi bir cihazda okumanız sorun olmayacaktır.

Biçim seçin
kindle epub doc
yazar
Boyutlar ve boyutlar
Tarafından yayınlandı
20 Kasım 2018 21,6 x 1,9 x 27,9 cm 5 Ocak 2017 3 Ocak 2017 Vismont Studios Maya Violet 21,6 x 1,7 x 27,9 cm 21,6 x 2 x 27,9 cm 1 x 15 x 21 cm 20 Kasım 2020 Prof Philip M. Parker Ph.D. Lina Scatia 15,2 x 0,6 x 22,9 cm 15 x 0,4 x 22 cm 13 Şubat 2020 21 Ocak 2019 Kolektif Philip M. Parker Ph.D
okumak okumak kayıt olmadan
yazar Richard S. Sutton Andrew G. Barto Francis Bach
isbn 10 0262039249
isbn 13 978-0262039246
Yayımcı MIT Press
Boyutlar ve boyutlar 18.42 x 3.76 x 23.65 cm
Tarafından yayınlandı Reinforcement Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series) 20 Kasım 2018

The significantly expanded and updated new edition of a widely used text on reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence. Reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence, is a computational approach to learning whereby an agent tries to maximize the total amount of reward it receives while interacting with a complex, uncertain environment. In Reinforcement Learning, Richard Sutton and Andrew Barto provide a clear and simple account of the field's key ideas and algorithms. This second edition has been significantly expanded and updated, presenting new topics and updating coverage of other topics. Like the first edition, this second edition focuses on core online learning algorithms, with the more mathematical material set off in shaded boxes. Part I covers as much of reinforcement learning as possible without going beyond the tabular case for which exact solutions can be found. Many algorithms presented in this part are new to the second edition, including UCB, Expected Sarsa, and Double Learning. Part II extends these ideas to function approximation, with new sections on such topics as artificial neural networks and the Fourier basis, and offers expanded treatment of off-policy learning and policy-gradient methods. Part III has new chapters on reinforcement learning's relationships to psychology and neuroscience, as well as an updated case-studies chapter including AlphaGo and AlphaGo Zero, Atari game playing, and IBM Watson's wagering strategy. The final chapter discusses the future societal impacts of reinforcement learning.

okumak okumak kayıt olmadan

En son kitaplar

benzer kitaplar
Moto GP: de competitie tussen de allersnelste motoren en coureurs ter wereld (Visuele gids)

okumak kayıt olmadan
Sevgili Arsız Ölüm

okumak kayıt olmadan
Koca Ayaklı Sindirella

okumak kayıt olmadan
2019 Weekly and Monthly Planner: White Swan Daily Organizer -To Do -Calendar in Review/Monthly Calendar with U.S. Holidays–Notes Volume 43

okumak kayıt olmadan
Dungeons & Dragons Guildmasters' Guide to Ravnica Maps and Miscellany (D&D/Magic: The Gathering Accessory) (Dungeons & Dragons)

okumak kayıt olmadan
Ruby's Star: Me and Mister P Adventure, Book Two

okumak kayıt olmadan