現場で使える!Python深層強化学習入門 強化学習と深層学習による探索と制御

現場で使える!Python深層強化学習入門 強化学習と深層学習による探索と制御

作者名 :
通常価格 3,740円 (3,400円+税)
獲得ポイント

18pt

    【対応端末】
  • Lideo
  • Win PC
  • iOS
  • Android
  • ブラウザ
    【縦読み対応端末】
  • Android
  • ブラウザ

※縦読み機能のご利用については、ご利用ガイドをご確認ください

  • 無料サンプル
  • ブラウザ試し読み

  • アプリ試し読み

新規会員限定半額クーポンプレゼント

作品内容


注目の最新AI技術!深層強化学習の開発手法がわかる!
第一線で活躍する著者陣の書下ろしによる待望の1冊!

【本書の目的】
AlphaGo(アルファ碁)でも利用されている深層強化学習。
AIサービスのみならずロボティクス分野でもその応用が期待されています。
本書は、AI開発に携わる第一線の著者陣が深層強化学習の開発手法について書き下ろした注目の1冊です。

【本書の特徴】
第1部では、まず、深層強化学習の概要について説明します。
次いで、強化学習の基礎(Q学習、方策勾配法、Actor-Critic法)と深層学習の基礎(CNN、RNN、LSTM)を解説します。
さらに、簡単な例題として倒立振子制御を取り上げ、DQNとActor-Critic法による実装例を紹介します。
第2部では、具体的な応用例として3つのアプローチを実装込みで解説します。
1つ目は、連続動作制御です。ヒューマノイドシミュレータの2足歩行制御を試みます。
2つ目は、パズル問題の解法です。巡回セールスマン問題(TSP)やルービックキューブの解探索について説明します。
3つ目は、系列データ生成です。文書生成(SeqGAN)やニューラルネットワークのアーキテクチャ探索(ENAS)を解説します。

全体を通して、行動の制御を担うエージェントのモデル化と、方策ベースの強化学習によるエージェントの学習法について学ぶことができます。

【読者が得られること】
深層強化学習による開発手法を学ぶことができます。

【対象読者】
深層強化学習を学びたい理工学生・エンジニア

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

ジャンル
出版社
翔泳社
ページ数
328ページ
電子版発売日
2019年09月13日
紙の本の発売
2019年08月
コンテンツ形式
EPUB
サイズ(目安)
31MB

現場で使える!Python深層強化学習入門 強化学習と深層学習による探索と制御 のユーザーレビュー

    Posted by ブクログ 2019年08月15日

    ほぼ半分は Python プログラミングの基本です。
    後半も、サンプルや実行の詳細は詳しいと感じたのですが、理論の部分があっさりなので(実行しているわたしが)理解して使っているとは言い難かったです。
    あくまで触ってみるところまでのレベルであり、もう一段深いところは別に勉強しなくてはダメそうです。

    このレビューは参考になりましたか?

この本をチェックした人は、こんな本もチェックしています