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つくりながら学ぶ! 深層強化学習 ~PyTorchによる実践プログラミング~ 6/28/2018

株式会社電通国際情報サービス 小川雄太郎
Amazon紙の本3,608
達人出版会PDF3,968
マイナビ出版PDF3,608

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ISBN:
9784839965624
ページ数:
240
カテゴリー:
出版日:
6/28/2018
出版社:
マイナビ出版

概要 (取得元)

Pythonで実装しながら学ぶ 強化学習・深層強化学習(DQN) 強化学習、さらにディープラーニングを組み合わせた深層強化学習DQN(Deep Q-Network)という用語を目にする機会が増えています。本書は関連の概念を分かりやすく解説しつつ、Python+PyTorchで「倒立振子課題」「迷路を解くプログラム」「ブロック崩しの攻略」を実装していきます。 第1章「強化学習の概要」では機械学習とその3分類(教師あり学習、教師なし学習、強化学習)について紹介します。 第2章「迷路課題に強化学習を実装しよう」では、簡単な強化学習(方策勾配法、Sarsa、Q学習)のコードをひとつずつ実装しながら、強化学習のアルゴリズムと実装方法を理解します。迷路を最短ルートでゴールするよう強化学習させます。 第3章「倒立振子課題に強化学習を実装しよう」では、2章で学んだ強化学習の基本をより複雑な課題への適用します。倒立振子とは、“ほうきを手のひらの上に立てる”遊びと同じ内容でその制御ルールを強化学習させます。Anacondaを用いたセットアップ方法も解説します。 第4章「Pytorchでディープラーニングを実装しよう」では、ディープラーニングの内容を理解し、PyTorchで実装します。ニューラルネットワークとディープラーニング発展の歴史、学習フェイズと推論フェイズについて解説。最後に手書き数字の画像を分類するMNIST課題を実装解説します。 第5章「深層強化学習DQNを実装しよう」では、強化学習にディープラーニングを組み合わせた“深層強化学習”を理解し、DQNを実装できるようにします。第3章の倒立振子課題に対してDQNを実装します。 第6章「深層強化学習の発展版を実装しよう」では、新しい深層強化学習の手法、Double-DQN、Dueling Network、Prioritized Experience Replay、そしてA3C、A2Cを理解し、実装できるようにします。 第7章「AWSのGPU環境でブロック崩しを実装しよう」では、ブロック崩しゲームを対象に深層強化学習のA2Cを実装します。実行環境としてAmazonのクラウドサービスAWSのGPU環境を使用する方法も解説します。 深層強化学習はまだまだ解決すべき課題の多い分野です。本書が深層強化学習に興味を持つ皆様の一助となれば幸いです。

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