現場で使える！Python深層強化学習入門 強化学習と深層学習による探索と制御

著者名：伊藤多一【著】/今津義充【著】/須藤広大【著】/仁ノ平将人【著】/川﨑悠介【著】/酒井裕企【著】

翔泳社（2019/08発売）

• ISBN：9784798159928

内容説明

注目の最新AI技術！深層強化学習の開発手法がわかる！
第一線で活躍する著者陣の書下ろしによる待望の1冊！

【本書の目的】
AlphaGo（アルファ碁）でも利用されている深層強化学習。
AIサービスのみならずロボティクス分野でもその応用が期待されています。
本書は、AI開発に携わる第一線の著者陣が深層強化学習の開発手法について書き下ろした注目の1冊です。

【本書の特徴】
第1部では、まず、深層強化学習の概要について説明します。
次いで、強化学習の基礎（Q学習、方策勾配法、Actor-Critic法）と深層学習の基礎（CNN、RNN、LSTM）を解説します。
さらに、簡単な例題として倒立振子制御を取り上げ、DQNとActor-Critic法による実装例を紹介します。
第2部では、具体的な応用例として3つのアプローチを実装込みで解説します。
1つ目は、連続動作制御です。ヒューマノイドシミュレータの2足歩行制御を試みます。
2つ目は、パズル問題の解法です。巡回セールスマン問題（TSP）やルービックキューブの解探索について説明します。
3つ目は、系列データ生成です。文書生成（SeqGAN）やニューラルネットワークのアーキテクチャ探索（ENAS）を解説します。

全体を通して、行動の制御を担うエージェントのモデル化と、方策ベースの強化学習によるエージェントの学習法について学ぶことができます。

【読者が得られること】
深層強化学習による開発手法を学ぶことができます。

【対象読者】
深層強化学習を学びたい理工学生・エンジニア

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感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[kaida6213]

入門と冠しているが中々難しい内容。他の本で基礎を学んでから読んでみると、非常にコンパクトに情報がまとまっていて良書だと感じた。後半半分以上最近の事例や応用事例なのも新しい知識を得られてマル。

2021/11/06

[suzuki]

2019年時点の深層強化学習について、コードサンプルを使いつつ説明している。 書いてあることの２割以上は理解できていないし、公私にわたり強化学習モデルを実装することは現状ほぼ無いのでコードサンプルは読み飛ばしたものの、 自分はG検定の補助教材として活用し、本書を眺めることで強化学習まわりの知識を補強することができた。

2024/09/07

[レモン爆弾]

第2章の理論が難解だが，コピー用紙にメモしながら理解すれば何とかなるが，それでも結構難しい。強化学習を始めて学ぶひとは，”ロボットインテリジェンス”という本をお勧めする。これはExcelVBAを使った強化学習解説本で基本のQ学習を理解できる。

2019/11/30