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Deep Learning 4：用Python進行強化學習的開發實作
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作者簡介
目次
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本暢銷系列作品的第4本書，這次的主題是強化學習。書中延續此系列的一貫風格，顯示實際的程式碼，讓讀者邊執行邊學習，不依賴外部程式庫，從零開始建置、學習支撐強化學習的基本技術與概念。
從「理論」與「實踐」兩方面著手，仔細解說強化學習這個複雜主題的構成要素，讓讀者確實掌握強化學習的獨特理論。有別於只用公式說明理論的書籍，讀者可以從書中的程式碼，獲得許多意想不到的領悟。
從「理論」與「實踐」兩方面著手，仔細解說強化學習這個複雜主題的構成要素，讓讀者確實掌握強化學習的獨特理論。有別於只用公式說明理論的書籍，讀者可以從書中的程式碼，獲得許多意想不到的領悟。
作者簡介
1984年生於長崎縣對馬，畢業於東京工業大學工學院，東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。1984年生於長崎縣對馬，畢業於東京工業大學工學院，東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。
目次
第 1 章 吃角子老虎機問題
第 2 章 馬可夫決策過程
第 3 章 貝爾曼方程式
第 4 章 動態規劃法
第 5 章 蒙地卡羅法
第 6 章 TD 法
第 7 章 類神經網路與 Q 學習
第 8 章 DQN
第 9 章 策略梯度法
第 10 章 進階內容
附錄 A 離線策略蒙地卡羅法
附錄 B n 步 TD 法
附錄 C 理解 Double DQN
附錄 D 驗證策略梯度法
第 2 章 馬可夫決策過程
第 3 章 貝爾曼方程式
第 4 章 動態規劃法
第 5 章 蒙地卡羅法
第 6 章 TD 法
第 7 章 類神經網路與 Q 學習
第 8 章 DQN
第 9 章 策略梯度法
第 10 章 進階內容
附錄 A 離線策略蒙地卡羅法
附錄 B n 步 TD 法
附錄 C 理解 Double DQN
附錄 D 驗證策略梯度法
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