強化学習アルゴリズム入門の通販ならネットオフ！

強化学習の難解な理論を平均を入口としてやさしく解説。原理→数式→プログラムの流れで全体像を直感的に把握できます。

目次 ：第1章 平均で学ぶ強化学習の基本概念(平均と期待値;平均と価値 ほか);第2章 各アルゴリズムの特徴と応用(強化学習における方策π(a｜S);動的計画法 ほか);第3章 関数近似手法(関数近似の基本概念;関数近似モデルを用いたV(St)の表現 ほか);第4章 深層強化学習の原理と手法(TD‐Q学習法におけるNNによる行動価値関数の回帰;DQNによる行動状態価値関数の近似 ほか)

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