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速習 強化学習 ―基礎理論とアルゴリズム― 単行本 – 2017/9/21
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購入オプションとあわせ買い
GoogleのAlphaGoによるプロ棋士打破は,人工知能がヒトを超えた学習を行った歴史的出来事として認識された。強化学習はここで重要な役割を果たしてているだけでなく,自動運転やロボット制御などの重要な分野への応用も知られ,いま世間の強い関心を集めている。その一方,日本語で強化学習を体系的に学べる教科書は多くはなく,代表的な教科書であるSutton and Barto (1998)とその訳書も出版から20年が経とうとしている。
本書はトップ会議のチュートリアルで利用されたり,2010年の出版以降わずか数年で500弱の引用がされたりという事実からも窺えるように,入門書として広く読まれている良書である。本書の内容は動的計画法などの基本的かつ重要なアルゴリズムに始まり,比較的新しい手法も体系的に網羅しつつもコンパクトに自己完結している。原著の出版から7年あまり経つが,近年の発展は本書で掲載されたアルゴリズム・アイデアをその基礎においている。特に本書では,深層学習を利用した深層強化学習を含む最近の発展に,本書で紹介されたアルゴリズムがどのように使われているかを解説した訳者補遺を追加することで,本書と最先端の研究との橋渡しをしている。
本書はトップ会議のチュートリアルで利用されたり,2010年の出版以降わずか数年で500弱の引用がされたりという事実からも窺えるように,入門書として広く読まれている良書である。本書の内容は動的計画法などの基本的かつ重要なアルゴリズムに始まり,比較的新しい手法も体系的に網羅しつつもコンパクトに自己完結している。原著の出版から7年あまり経つが,近年の発展は本書で掲載されたアルゴリズム・アイデアをその基礎においている。特に本書では,深層学習を利用した深層強化学習を含む最近の発展に,本書で紹介されたアルゴリズムがどのように使われているかを解説した訳者補遺を追加することで,本書と最先端の研究との橋渡しをしている。
- 本の長さ150ページ
- 言語日本語
- 出版社共立出版
- 発売日2017/9/21
- 寸法18.4 x 1.2 x 23.5 cm
- ISBN-104320124227
- ISBN-13978-4320124226
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登録情報
- 出版社 : 共立出版 (2017/9/21)
- 発売日 : 2017/9/21
- 言語 : 日本語
- 単行本 : 150ページ
- ISBN-10 : 4320124227
- ISBN-13 : 978-4320124226
- 寸法 : 18.4 x 1.2 x 23.5 cm
- Amazon 売れ筋ランキング: - 295,550位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- - 811位人工知能
- カスタマーレビュー:
-
トップレビュー
上位レビュー、対象国: 日本
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2018年8月29日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
30近いアルゴリズムが簡潔に書かれているのであろうけど、私には難しかった。色々な論文の紹介も書かれているので、それなりの研究者にとっては良書なんだと思います。タイトルにひかれて、購入したけど、挫折しました。
・サンプルプログラムはなし。アルゴリズムは数式、疑似コードで記載されています。
・マルコフ決定過程、価値推定問題、制御について書かれています。
・付録の量も多く、dueling Network、AlphaGoについても書かれていました。
・参考文献は1995年~2016年まで、18ページにわたって、著者順で、記載列挙されていました。
ご参考まで。
・サンプルプログラムはなし。アルゴリズムは数式、疑似コードで記載されています。
・マルコフ決定過程、価値推定問題、制御について書かれています。
・付録の量も多く、dueling Network、AlphaGoについても書かれていました。
・参考文献は1995年~2016年まで、18ページにわたって、著者順で、記載列挙されていました。
ご参考まで。
2018年2月8日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
コンパクトにまとまっているものの、これからの強化学習やwebの文献の漁りながら読むとようやく雰囲気がわかる、という程度の難易度で、
独学で読み切るには非常に厳しかった
独学で読み切るには非常に厳しかった
2018年8月19日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
サブタイトルに「基礎理論」と銘打っている通り、数式で理論を把握する方向けでした。
たぶん、かなり広範囲を「速習」できるようになっているのでしょうけれど、、読めれば。
たぶん、かなり広範囲を「速習」できるようになっているのでしょうけれど、、読めれば。
2017年9月30日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
まず原著の部分ですが、数学的な定義が美しく大変勉強になりました。具体的な数字を使った解説は殆どなく、数式、擬似コードで解説されています。入門書、という感じではありませんが、日本語の書籍が少ない中、基本的な手法などが厳密に解説されている本書は大変貴重な一冊だと思います。
また、訳者の方が書かれている付録が大変充実しています。2016年の論文まで載っており、Double DQNなども簡単に紹介されています。ここ数年のブレイクスルーを追うという意味では稀有な一冊です。
また、訳者の方が書かれている付録が大変充実しています。2016年の論文まで載っており、Double DQNなども簡単に紹介されています。ここ数年のブレイクスルーを追うという意味では稀有な一冊です。
2020年4月13日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
2017年頃、強化学習の書籍はまだ少ない時期だったので早速購入しました。難易度はそれなりに高いですが広く詳しく解説されており勉強になりました。お恥ずかしいですが、初学者状態だった私は強化学習を知って鬼の首を獲った気になっていたのですが実用には課題が多かったです。
2017年12月4日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
要点を掻い摘んで(比較的)最新のネタにも触れるようになっているのかもしれませんが、独学では非常に辛い。当方には全く速習ではない。他の書籍と併用ですね。
2017年11月24日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
入門書のつもりで読みましたが、強化学習についての前提知識がないと読み進めるのは難しいです。
説明が優れていそうな感じがするので、素人としては、この本の解説書が欲しいです。。
説明が優れていそうな感じがするので、素人としては、この本の解説書が欲しいです。。