出版社内容情報
深層強化学習は，強化学習と深層学習の組み合わせである。この研究分野の発展により，従来機械で扱う範疇ではなかった広範囲の複雑な意思決定問題を解けるようになってきた。深層強化学習はヘルスケア，ロボティクス，スマートグリッド，金融工学，その他さまざまな領域において，新たな応用の可能性を切り拓きつつある。本書は，そのような深層強化学習に関し，強化学習の基礎から始まり，深層強化学習の主要なアルゴリズムや最先端の話題まで，豊富な参考文献も含めて幅広く網羅している。特に本書は，汎化性を向上させるノウハウや深層強化学習が実応用でどのように使われるかという観点に着目して執筆されている。
機械学習の基礎知識を有する大学生・大学院生や企業の研究者・技術者が，深層強化学習の概要を効率的に勉強したいと思ったときの最初の一冊として推薦できる構成となっている。
原著：An Introduction to Deep Reinforcement Learning
目次
はじめに
機械学習と深層学習
強化学習の基礎
価値ベース手法による深層強化学習
方策勾配法による深層強化学習
モデルベース手法による深層強化学習
汎化性
オンライン問題に特有の課題
深層強化学習のベンチマーク
ＭＤＰを超える深層強化学習
深層強化学習の展望
結論
著者等紹介
松原崇充［マツバラタカミツ］
奈良先端科学技術大学院大学研究推進機構研究推進部門、特任准教授（テニュア・トラック教員）、博士（工学）
井尻善久［イジリヨシヒサ］
オムロン株式会社技術・知財本部、技術専門職。オムロンサイニックエックス株式会社リサーチアドミニストレイティブディビジョン、リサーチオーガナイザ、博士（情報科学）
〓屋政志［ハマヤマサシ］
オムロンサイニックエックス株式会社リサーチアドミニストレイティブディビジョン、シニアリサーチャ、博士（工学）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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takao
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