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これからの強化学習

牧野貴樹

Product Details

Genre
ISBN/Catalogue Number
ISBN 13 : 9784627880313
ISBN 10 : 4627880316
Format
Books
Publisher
Release Date
October/2016
Japan
Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations
:

Content Description

ロボット制御、金融工学、言語処理、生産現場やサービスの最適化、最強の囲碁AIまで、あらゆる分野で威力を発揮しつつある強化学習。分野を代表する執筆陣が集い、その基礎・発展・応用を多面的に解説する。

目次 : 第1章 強化学習の基礎的理論(強化学習とは/ 強化学習の構成要素 ほか)/ 第2章 強化学習の発展的理論(統計学習の観点から見たTD学習/ 強化学習アルゴリズムの理論性能解析とベイズ統計による強化学習のモデル化 ほか)/ 第3章 強化学習の工学応用(高次元・実環境における強化学習/ 連続的な状態・行動空間への拡張:マルチロボットシステムへの適用 ほか)/ 第4章 知能のモデルとしての強化学習(脳の意思決定機構と強化学習/ 内発的動機付けによるエージェントの学習と発達)

(「BOOK」データベースより)

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Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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  • カラクリ

    強化学習と機械学習とかがどのような関係にあるのかあまり理解できなかったため読んだ本。そのため、途中の計算式はけっこう読み飛ばした。それぞれの目的は、機械学習は「知識」、強化学習は「経験」を得ることだと理解した。機械学習だけでは、過去のデータから学んだ最良の手を打つことしかできないが、強化学習をすることで、学んだ以上の手を打つことができる。そんなイメージ。

  • おしるこ

    1章まで読了 著者が複数いるため、内容に矛盾が起きていたら、同じ内容が書かれたりしていることがある。 また、内容に関しては初学者には少し難しいような気がする。深層学習のところでは変数名の意味が書かれていなかったり図表が少なかったりしてWebで公開されている記事よりも劣るように感じる。

  • Hikaru Yakushiji

    最近、本でないものばっかり読んでた。ひさひざに全部読んだ本。

  • yorip

    不確かなときは楽観的に。わかりそうなところから読む方がいいかも。初めから貪欲に行くよりは、εグリーディな読み方が良い。本の読み方さえもこの本の中に書いてあったとは。ロボットインテリジェンスを読んで強化学習わかった気になってたが、本書を読むとまだまだ浅瀬にしか入ってなかったんだなと思った。だいたいの本はQ学習だけやって終わりのものが多いが、この本は違う。強化学習マニアになりたい人向けだ。

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