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Apprentissage par Renforcement Profond dans l'Unité, avec la Boîte à Outils ML Unity ML

L’apprentissage par renforcement profond dans Unity : avec Unity ML Toolkit

Format de livre

Nombre de pages

Édition

Éditeur

<p>Obtenir une vue d'ensemble appropriée de l'apprentissage du renforcement pour les agents autonomes dans le développement de jeux avec Unity.</p><p>Ce livre commence par une introduction aux algorithmes d'apprentissage par renforcement basés sur l'état impliquant des modèles de Markov, des équations de Bellman et l'écriture de code C personnalisé dans le but de contraster les fonctions de valeur et de politique dans l'apprentissage par renforcement. Ensuite, vous passez aux maillages de recherche de chemin et de navigation dans Unity, à la mise en place de la boîte à outils ML Agents (y compris l'installation et la configuration des agents ML à partir du référentiel GitHub) et à l'installation de bibliothèques et de frameworks d'apprentissage automatique. Vous apprenez à communiquer : l'apprentissage en profondeur et de travail à travers une introduction à Tensorflow pour l'écriture des réseaux de neurones (y compris perceptron, convolution, et les réseaux LSTM), Q apprentissage avec les agents Unity ML.</p><p>L’apprentissage par renforcement profond dans l’unitéfournit un aperçu des fondamentaux des algorithmes d'apprentissage par renforcement profond, en particulier des variantes des algorithmes d'estimation de la valeur, d'avantage et de gradient de politique (y compris les différences entre les algorithmes de politique activés et désactivés dans l'apprentissage par renforcement). Ces algorithmes de base incluent les critiques d'acteurs, les politiques proximales et les gradients de politiques déterministes profonds et leurs variantes. Et vous pourrez écrire des réseaux neuronaux personnalisés en utilisant les frameworks Tensorflow et Keras.</p><p>L'apprentissage profond dans les jeux permet aux agents d'apprendre comment ils peuvent mieux performer et collecter leurs récompenses dans des environnements défavorables sans interférence de l'utilisateur. Le livre fournit une vue d'ensemble complète de l'intégration des agents ML avec Unity pour l'apprentissage par renforcement profond.<br/></p><p><br/></p><p>Ce que vous comprendrez</p><p> </p><ul><li>Comprendre comment fonctionne l'apprentissage par renforcement profond dans les jeux</li><li>Saisir les bases de l'apprentissage par renforcement profond</li><li>Intégrez ces fondamentaux avec le SDK Unity ML Toolkit</li><li>Obtenir des informations sur les réseaux neuronaux pratiques pour la formation d'Agent Brain dans le contexte d'Unity ML Agents</li><li>Créer différents modèles et effectuer un réglage hyper-paramétrique</li><li>Comprendre l'architecture Brain-Academie dans Unity ML Agents</li><li>Comprendre l'interface API Python-C lors de la formation en temps réel des réseaux neuronaux</li><li>Savoir les fondements des réseaux neuronaux génériques et leurs variantes en utilisant Tensorflow</li><li>Créer des simulations et visualiser les agents jouant à des jeux dans Unity</li></ul><ul></ul><p></p> <p></p> <p></p> <p></p> <p></p> <p><br/></p><p>Pour qui ce livre est destiné</p>Lecteurs ayant une expérience préliminaire de programmation et de développement de jeux dans Unity, et ceux ayant une expérience en Python et une idée générale de l'apprentissage automatique

Auteur

Titre

ISBN-13

Date de parution

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