【感想】「強化学習」を学びたい人が最初に読む本

最初に教師あり学習の復習を行い，その後Q学習を軸に強化学習を扱っていく。Pythonのコードについて，自力で関数やクラスを構築するのに必要なメモがある。扱う範囲は限定的であるが，直感的な理解には悪くな…いか。続きを読む

強化学習の理論と実装を理解したい人におすすめ。

【概要】
●強化学習の位置づけ
●強化学習の問題設定
●tableＱ、netＱ、replayＱ、targetＱ
●強化学習の改良と工夫

【感想】
●…強化学習をここまで丁寧に説明している本も珍しいと思った。
●ＡＩに関し最低限必要な知識を持った上で読むとより理解できる。
　知識がなければ、理解はやや困難であると思われる。
●強化学習をより実用的に活用できる方法はないものかと期待する。続きを読む

強化学習の位置づけ：
AI
教師あり学習
教師なし学習
強化学習
ニューラルネットワーク・ディープラーニング

Pythonの環境構築：
Pythonのインストール
仮想環境の構築とライブラリのインス…トール
IRLのダウンロードと展開

教師あり学習：
1次元入力の線形回帰モデル
１次元入力のニューラルネットワークモデル
一般的なニューラルネットワークモデル

強化学習の問題設定：
強化学習を体験
環境
強化学習の目的

基本のQ学習：tableQ：
理論
実装

ニューラルネットQ学習: netQ：
フィールドタスクを体験
ニューラルネットQ学習
netQ以外のプログラムの実装

経験再生を取り入れたQ学習: replayQ、targetQ：
経験再生：replayQ
ターゲットネットワークの利用：targetQ

改良と工夫：
新しい環境とエージェントの作り方
ハイパーパラメータの決め方
強化学習の改良と工夫続きを読む