強化学習アルゴリズム入門 : 「平均」からはじめる基礎と応用

著者

• 曽我部, 東馬 ソガベ, トウマ

書誌事項

強化学習アルゴリズム入門 : 「平均」からはじめる基礎と応用

曽我部東馬著

オーム社, 2019.5

タイトル別名

Reinforcement learning

平均からはじめる基礎と応用

タイトル読み

キョウカ ガクシュウ アルゴリズム ニュウモン : 「ヘイキン」カラ ハジメル キソ ト オウヨウ

注記

PythonとMATLABのコード付き

参考文献: p198-199

索引: p200-202

内容説明・目次

内容説明

強化学習の難解な理論を平均を入口としてやさしく解説。原理→数式→プログラムの流れで全体像を直感的に把握できます。

目次

• 第１章　平均で学ぶ強化学習の基本概念（平均と期待値；平均と価値　ほか）
• 第２章　各アルゴリズムの特徴と応用（強化学習における方策π（ａ｜Ｓ）；動的計画法　ほか）
• 第３章　関数近似手法（関数近似の基本概念；関数近似モデルを用いたＶ（Ｓｔ）の表現　ほか）
• 第４章　深層強化学習の原理と手法（ＴＤ‐Ｑ学習法におけるＮＮによる行動価値関数の回帰；ＤＱＮによる行動状態価値関数の近似　ほか）

「BOOKデータベース」 より

詳細情報

• NII書誌ID(NCID): BB28248648
• ISBN:
  • 9784274223716
• 出版国コード: ja
• タイトル言語コード: jpn
• 本文言語コード: jpn
• 出版地: 東京
• ページ数/冊数: vii, 202p
• 大きさ: 21cm
• 分類:
  • NDC8 : 007.1
  • NDC9 : 007.13
  • NDC10 : 007.13
• 件名:
  • BSH : 機械学習
  • BSH : アルゴリズム