深層強化学習入門

Vincent Francois-Lavet / Peter Henderson / Riashat Islam / Marc G.Bellemare / Joelle Pineau / 松原崇充 / 井尻善久 / 濵屋政志

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深層強化学習は、強化学習と深層学習の組み合わせである。この研究分野の発展により、従来機械で扱う範疇ではなかった広範囲の複雑な意思決定問題を解けるようになってきた。深層強化学習はヘルスケア、ロボティクス、スマートグリッド、金融工学、その他さまざまな領域において、新たな応用の可能性を切り拓きつつある。本書は、そのような深層強化学習に関し、強化学習の基礎から始まり、深層強化学習の主要なアルゴリズムや最先端の話題まで、豊富な参考文献も含めて幅広く網羅している。特に本書は、汎化性を向上させるノウハウや深層強化学習が実応用でどのように使われるかという観点に着目して執筆されている。

機械学習の基礎知識を有する大学生・大学院生や企業の研究者・技術者が、深層強化学習の概要を効率的に勉強したいと思ったときの最初の一冊として推薦できる構成となっている。

原著:An Introduction to Deep Reinforcement Learning、 2019

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 全般
• 出版社: 共立出版
• ページ数: 124ページ
• 電子版発売日: 2021年06月17日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 85MB