Deep Reinforcement Learning (Record no. 382994)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03590nam a22003975i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 382994
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230102122031.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 221015s2022 si | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9789811906381
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-981-19-0638-1
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación Q325.6
Número de documento/Ítem 2022 EB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Plaat, Aske
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 684996
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Deep Reinforcement Learning
Mención de responsabilidad, etc. by Aske Plaat
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición First edition 2022
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Singapore
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publising
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2022
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XV, 406 páginas)
Otras características físicas 1 ilustraciones
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato 1. Introduction -- 2. Tabular Value-Based Methods -- 3. Approximating the Value Function -- 4. Policy-Based Methods -- 5. Model-Based Methods -- 6. Two-Agent Reinforcement Learning -- 7. Multi-Agent Reinforcement Learning -- 8. Hierarchical Reinforcement Learning -- 9. Meta Learning -- 10. Further Developments -- A. Deep Reinforcement Learning Suites -- B. Deep Learning -- C. Mathematical Background.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. Deep reinforcement learning has attracted considerable attention recently. Impressive results have been achieved in such diverse fields as autonomous driving, game playing, molecular recombination, and robotics. In all these fields, computer programs have taught themselves to understand problems that were previously considered to be very difficult. In the game of Go, the program AlphaGo has even learned to outmatch three of the world's leading players.Deep reinforcement learning takes its inspiration from the fields of biology and psychology. Biology has inspired the creation of artificial neural networks and deep learning, while psychology studies how animals and humans learn, and how subjects' desired behavior can be reinforced with positive and negative stimuli. When we see how reinforcement learning teaches a simulated robot to walk, we are reminded of how children learn, through playful exploration. Techniques that are inspired by biology and psychology work amazingly well in computers: animal behavior and the structure of the brain as new blueprints for science and engineering. In fact, computers truly seem to possess aspects of human behavior; as such, this field goes to the heart of the dream of artificial intelligence. These research advances have not gone unnoticed by educators. Many universities have begun offering courses on the subject of deep reinforcement learning. The aim of this book is to provide an overview of the field, at the proper level of detail for a graduate course in artificial intelligence. It covers the complete field, from the basic algorithms of Deep Q-learning, to advanced topics such as multi-agent reinforcement learning and meta learning.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Springer_Computer_2022
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 166090
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Aprendizaje automático
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9789811906374
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9789811906398
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-981-19-0638-1
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA)
-- 1
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS
Fecha de catalogación 10/2022
Tipo de materia E-book
Catalogador Irene González
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 09/09/2022 En línea   Q325.6 2022 EB eBook.22092076 23/09/2022 23/09/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO