Отзывы на "Multi-Agent Machine Learning"

...
  • Рейтинг:
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
Спасибо Ваш отзыв будет опубликован после проверки модераторами.
Написать отзыв
  • Общий рейтинг 4.79
  • Рейтинг покупателей 4.97
  • Рейтинг экспертов 4.77
  • Качество материалов 4.91
  • Надежность 4.77
  • Простота в использовании 4.17
  • Ремонтопригодность 4.91
  • Эффективность выполнения своих функций 4.99
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.79
  • Безопасность для пользователя4.77
  • Внешний вид 4.17
  • Удобство в уходе и чистке 4.19
  • Экологическая безопасность 4.70
  • Гарантия на товар 4.11
  • Соответствие стандартам качества 4.77
  • Инновационные технологии 4.10
  • Хит продаж 4.79
  • Скорость морального устаревания 4.99
  • Энергоэффективность 4.97
  • Универсальность использования 4.99
  • Наличие дополнительных функций 4.10
  • Соотношение цена-качество 4.71
  • Практичность и удобство хранения 4.97
  • Стабильность работы в различных условиях 4.07
  • Возможность персонализации 4.09
  • Ликвидность 4.97
  • Индекс рекомендаций 4.11
2947 покупателей и эксперты портала 1ya.ru рекомендуют к покупке товар «Multi-Agent Machine Learning».