- Культура. Искусство
- Психология
- Домашние ремесла. Рукоделие
- Растениеводство
- Коллекционирование
- Публицистика
- Эзотерика. Парапсихология
- Медицина и здоровье
- История. Исторические науки
- Филологические науки
- Развлечения. Праздники
- Экономика. Бизнес
- Книги для родителей
- Кулинария
- Охота. Рыбалка. Собирательство
- Секс. Камасутра
- Туризм. Путеводители. Транспорт
- Философские науки. Социология
- Уход за животными
- Ремонт. Строительство. Интерьер
- Естественные науки
- Информационные технологии
- Фитнес. Спорт. Самооборона
- Красота. Этикет
- Государство и право. Юриспруденция
Multi-Agent Machine Learning. A Reinforcement Approach; John Wiley & Sons Limited
- Издатель: John Wiley & Sons Limited
- ISBN: 9781118884478
- Книги: Техническая литература
- ID:5999312
Цены
Последняя известная цена от 313 р. до 313 р. в 1 магазинах
Вы можете поискать его на других площадках:
Магазин | Цена | Наличие |
---|---|---|
Описание
The book begins with a chapter on traditional methods of supervised learning, covering recursive least squares learning, mean square error methods, and stochastic approximation. Chapter 2 covers single agent reinforcement learning. Topics include learning value functions, Markov games, and TD learning with eligibility traces. Chapter 3 discusses two player games including two player matrix games with both pure and mixed strategies. Numerous algorithms and examples are presented. Chapter 4 covers learning in multi-player games, stochastic games, and Markov games, focusing on learning multi-player grid games—two player grid games, Q-learning, and Nash Q-learning. Chapter 5 discusses differential games, including multi player differential games, actor critique structure, adaptive fuzzy control and fuzzy interference systems, the evader pursuit game, and the defending a territory games. Chapter 6 discusses new ideas on learning within robotic swarms and the innovative idea of the evolution of personality traits. • Framework for understanding a variety of methods and approaches in multi-agent machine learning. • Discusses methods of reinforcement learning such as a number of forms of multi-agent Q-learning • Applicable to research professors and graduate students studying electrical and computer engineering, computer science, and mechanical and aerospace engineering
Смотри также о книге.
О книге
Параметр | Значение |
---|---|
Автор(ы) | H. M. Schwartz |
Издатель | John Wiley & Sons Limited |
ISBN | 978-1-118-88447-8 |
Отзывы (0)
Добавить отзыв
Книги: Технические науки John Wiley & Sons Limited
Категория 251 р. - 376 р.
Книги: Технические науки
Категория 251 р. - 376 р.