8 (812) 320-06-69

Каталог

Категории
Высшее образование (16+) (44355)
Высшее образование
Естественные науки (2751)
Естественные науки
Общественные науки (4077)
Общественные науки
Информатика и компьютерные технологии (4582)
Информатика и компьютерные технологии
Инженерное дело (1450)
Инженерное дело
Телекоммуникации, электроника, электротехника и радиотехника (1383)
Телекоммуникации, электроника, электротехника и радиотехника
Строительство. Архитектура (768)
Строительство. Архитектура
Строительство. Архитектура. Журналы (17)
Строительство. Архитектура. Журналы
Бетон и железобетон (3)
Бетон и железобетон
Жилищное строительство (7)
Жилищное строительство
Строительные материалы (7)
Строительные материалы
Юридические науки.Право (4303)
Юридические науки.Право
Отрасли права (2605)
Отрасли права
Гуманитарные науки (6496)
Гуманитарные науки
Иностранные языки (2429)
Иностранные языки
Экономика. Экономические науки (7891)
Экономика. Экономические науки
Образование. Педагогические науки (4095)
Образование. Педагогические науки
Медицина и здравоохранение (985)
Медицина и здравоохранение
Физическая культура и спорт (585)
Физическая культура и спорт
Среднее профессиональное образование (14+) (3493)
Среднее профессиональное образование
Коллекции (48209)
Коллекции
Издательские коллекции (47797)
Издательские коллекции
Проспект (3132)
Проспект
Журналы (1155)
Журналы
Остаться в выбранном разделе
Назад к каталогу

Мультиагентное обучение с подкреплением : учебное пособие. — 2-е изд., испр.

Мультиагентное обучение с подкреплением : учебное пособие. — 2-е изд., испр. ISBN 978-5-7038-5851-6
ISBN 978-5-7038-5851-6
Авторы: 
Алфимцев А. Н.
Тип издания: 
Учебное пособие
Издательство: 
Москва: МГТУ им. Н.Э. Баумана
Год: 
2022
Количество страниц: 
222
Не доступна для комплектования
Аннотация

Рассмотрены современные и классические алгоритмы одновременного машинного обучения множества агентов, основанные на теории игр, табличных, нейросетевых, эволюционных и роевых технологиях. Представлено последовательное развитие теоретической модели алгоритмов, базирующееся на марковских процессах принятия решений. Реализация алгоритмов выполнена на языке программирования Python с использованием библиотеки глубокого обучения PyTorch. Средой машинного обучения является компьютерная игра StarCraft II с интерфейсом кооперативного мультиагентного обучения SMAC.
Для магистрантов и аспирантов направления подготовки «Информатика и вычислительная техника».

Библиографическое описание Скопировать библиографическое описание

Алфимцев А. Н. Мультиагентное обучение с подкреплением : учебное пособие. — 2-е изд., испр. / А.Н. Алфимцев. - Москва : МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2022. - 222 с. - ISBN 978-5-7038-5851-6. - URL: https://ibooks.ru/bookshelf/386339/reading (дата обращения: 27.12.2025). - Текст: электронный.