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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」の検索結果: 1冊
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
【強化学習初心者向け】シンプルな実装例で学ぶQ学習、DQN、DDQN【CartPoleで棒立て：1ファイルで完結、Kearas使用】
※2018年06月23日追記 PyTorchを使用した最新版の内容を次の書籍にまとめました。 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 18年6月28日発売( 「倒立振子（棒立て問題）」を、強化学習のQ学習、DQNおよびDDQN（Double DQN）で実装・解説したので、紹介します。 ディープラーニングのライブラリにはKerasを使用しました。
【強化学習初心者向け】シンプルな実装例で学ぶSARSA法およびモンテカルロ法【CartPoleで棒立て：1ファイルで完結】
※2018年06月23日追記 PyTorchを使用した最新版の内容を次の書籍にまとめました。 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 18年6月28日発売( 強化学習の代表的な手法である「SARSA法」と「モンテカルロ法」の、実装コード紹介と解説を行います 学習する対象には、強化学習の「Hello World！」的存在である「CartPole」を使用します。
【強化学習中級者向け】実装例から学ぶ優先順位付き経験再生 prioritized experience replay DQN 【CartPoleで棒立て：1ファイルで完結】
※2018年06月23日追記 PyTorchを使用した最新版の内容を次の書籍にまとめました。 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 18年6月28日発売( 強化学習DQNの発展編である「優先順位付き経験再生 prioritized experience replay」を実装・解説したので、紹介します。 概要
深層強化学習のビジネス応用と、AIに自然言語を理解させる方法について
・深層強化学習をビジネスに役立てるにはどうすれば良いのか？ ・AIに自然言語を理解させるにはどうすれば良いのか？ について、考えてみたという内容です。 記事構成としては、 1. 深層強化学習のビジネス応用について