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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(マイナビ出版) [電子書籍]

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    商品の詳細

  • 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。
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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(マイナビ出版) [電子書籍]
    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~
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    サイズは書いてありましたがイメージしていたより大きく感じました。スタンド部分が少し頼りないような気がしますがパソコン作業が快適になりました。

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    毎年購入させていただいています 今年もとても素晴らしい写真で来年からの毎月が楽しみです 将棋会館へは遠くて行けないので通販で購入できるのがありがたいです

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    割れなどしにくいように分厚くつくられていました

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    予想問題が役に立ちました。次も購入したいと思います。

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    ネイビーを買いました。はきやすく動きやすく更に可愛い。そして何と言っても安い!!で、ピンクも買っちゃいました。トップスと合わせやすいのも有難いです。これでスコアーが伸びるといいのですが・・

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    家族に頼まれ購入しました。地元のショップより半額で購入出来たので良かった!画像より少し赤っぽいです。

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    病気のためグルテンフリー生活になった友達の気分が落ち込んでいたのでプレゼントしました。 スープが美味しかった(^ー^)グルテンフリーでも豊かな食生活が送れるんだね。と喜んでもらえました。

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    ちょっとしたプレゼント用にパープル・ピンク・まつぼっくりピンクを購入させていただきました。 とても可愛いので喜んでもらえるといいです。

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    暗闇でも割と映し出されていて、見やすかったです!

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    注文後翌日に届きました。娘へのプレゼントにオヤスミを購入しました。水色がイメージ通りでかわいいです!

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