強化学習の基礎と深層強化学習（東京大学 松尾研究室 深層強化学習サマースクール講義資料）
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Amazon.co.jp: 深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版: 猪狩宇司 (著), 今井翔太 (著), 江間有沙 (著), 岡田陽介 (著), 工藤郁子 (著), 巣籠悠輔 (著), 瀬谷啓介 (著), 徳田有美子 (著), 中澤敏明 (著), 藤本敬介 (著), 松井孝之 (著), 松尾豊 (著), 松嶋達也 (著), 山下隆義 (著), 一般社団法人日本ディープラーニング協会 (監修): 本
