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
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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
オーム社, 2019.5
- Other Title
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Reinforcement learning
平均からはじめる基礎と応用
- Title Transcription
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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
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Prefectural University of Hiroshima Library and Academic Information Center
007.13/So25110079586
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University of Tsukuba Library, Library on Library and Information Science
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Tokyo Metropolitan College of Industrial Thechnology Shinagawa Library研究室
007.13||So25800046757
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Note
PythonとMATLABのコード付き
参考文献: p198-199
索引: p200-202
Description and Table of Contents
Description
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。
Table of Contents
- 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）
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