ゼロから作るDeep Learning 4「強化学習編」
発売日:2022年4月
- 巻の書名
- 強化学習編
- ページ数
- 355p
- ISBN
- 978-4-87311-975-5
- 著者情報
- 斎藤 康毅(サイトウ コウキ)
1984年長崎県対馬生まれ。東京工業大学工学部卒、東京大学大学院学際情報学府修士課程修了。現在、企業にて人工知能に関する研究開発に従事
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商品説明
人気シリーズの第4弾。今回のテーマは強化学習です。実際のコードを提示し動かしながら学ぶという本シリーズのスタイルを踏襲し、外部ライブラリに頼らず、強化学習を支える基本的な技術やアイデアをゼロから実装しながら学びます。本書では読者が強化学習独特の理論を確実にマスターできるように、強化学習という難解なテーマの構成要素の一つひとつを「理論」と「実践」の双方から丁寧に解説します。数式だけで説明する理論書とは異なり、読者はコードを通してハッとする気づきを数多く得られるでしょう。
超人気シリーズの第4弾??今回のテーマは強化学習!
人気シリーズの第4弾。今回のテーマは強化学習です。実際のコードを提示し動かしながら学ぶという本シリーズのスタイルを踏襲し、外部ライブラリに頼らず、強化学習を支える基本的な技術やアイデアをゼロから実装しながら学びます。本書では読者が強化学習独特の理論を確実にマスターできるように、強化学習という難解なテーマの構成要素の一つひとつを「理論」と「実践」の双方から丁寧に解説します。数式だけで説明する理論書とは異なり、読者はコードを通してハッとする気づきを数多く得られるでしょう。
目次
1章 バンディット問題
2章 マルコフ決定過程
3章 ベルマン方程式
4章 動的計画法
5章 モンテカルロ法
6章 TD法
7章 ニューラルネットワークとQ学習
8章 DQN
9章 方策勾配法
10章 さらに先へ
付録
商品詳細
- 出版社名
- オライリー・ジャパン
- サイズ
- 21cm
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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