人気シリーズの第4弾。今回のテーマは強化学習です。実際のコードを提示し動かしながら学ぶという本シリーズのスタイルを踏襲し、外部ライブラリに頼らず、強化学習を支える基本的な技術やアイデアをゼロから実装しながら学びます。 本書では読者が強化学習独特の理論を確実にマスターできるように、強化学習という難解なテーマの構成要素の一つひとつを「理論」と「実践」の双方から丁寧に解説します。数式だけで説明する理論書とは異なり、読者はコードを通してハッとする気づきを数多く得られるでしょう。

人気シリーズの第5弾。生成モデルの今を実装する！ 人気シリーズの第5弾。今回のテーマは「生成モデル」です。本書では「正規分布」から「拡散モデル」に至るまでの技術を繋がりのあるストーリーとして展開します。読者は小さな学びを積み重ねながら、ステップバイステップで実装し、最終的には「Stable Diffusion」のような画像生成AIを完成させます。技術の面白さは細部にあります——ゼロから作る、数式に挑む。

「強化学習」入門の決定版! 強化学習を機械学習の一大分野にまで発展させた立役者自らが,初学者のために書き下ろした不朽のテキスト. 強化学習の発想から,定式化・解法・応用まで,言葉を尽くして解説する. 人工知能問題やロボティクス、マルチエージェントなどへの応用で注目される強化学習。その基本的な考え方から、関連アルゴリズム、応用例までを網羅しており、初学者から先端的研究者までを対象とする一冊。

「強化学習」入門の決定版! 強化学習を機械学習の一大分野にまで発展させた立役者自らが,初学者のために書き下ろした不朽のテキスト. 強化学習の発想から,定式化・解法・応用まで,言葉を尽くして解説する. 人工知能問題やロボティクス、マルチエージェントなどへの応用で注目される強化学習。その基本的な考え方から、関連アルゴリズム、応用例までを網羅しており、初学者から先端的研究者までを対象とする一冊。

不朽の名著、待望の改訂版！ 強化学習発展の立役者自らが書き下ろした書。「強化学習の考え方とアルゴリズムを明確に簡潔に説明する」という第1版の特長はそのままに、第2版では、発展的手法や心理学・神経科学との関係の紹介が大幅に加筆されています。 第I部では、テーブル形式の範囲でできるだけ多くの強化学習を扱い、核となる考え方を単純な設定で進めます。第II部では、そうした考え方を関数近似に拡張します。第III部では、心理学・神経科学との関係、AlphaGoなどのケーススタディ、将来展望について述べています。 ますます重要性を増す強化学習について、基礎から応用までを学べる一冊です。 ［原著］Reinforcement Learning, Second Edition: An Introduction (The MIT Press, 2018)

不朽の名著、待望の改訂版！ 強化学習発展の立役者自らが書き下ろした書。「強化学習の考え方とアルゴリズムを明確に簡潔に説明する」という第1版の特長はそのままに、第2版では、発展的手法や心理学・神経科学との関係の紹介が大幅に加筆されています。 第I部では、テーブル形式の範囲でできるだけ多くの強化学習を扱い、核となる考え方を単純な設定で進めます。第II部では、そうした考え方を関数近似に拡張します。第III部では、心理学・神経科学との関係、AlphaGoなどのケーススタディ、将来展望について述べています。 ますます重要性を増す強化学習について、基礎から応用までを学べる一冊です。 ［原著］Reinforcement Learning, Second Edition: An Introduction (The MIT Press, 2018)

原口秀昭，1959年出生于东京都，1982年东京大学建筑学科毕业后，于1986年修完同一大学的硕士研究生课程。 在铃木博之研究室学习期间，为了解读现代建筑中的精髓，在美国、欧洲等地进行了为时1年左右的漂泊旅行。从遗迹到现代建筑进行了广泛的参观，使其深刻地感受到“使人从心底感动的建筑意外地有限，和大自然的壮观相比，建筑还只是个渺小的东西”。之后，为使这段经历发挥作用，开始走上作为建筑师的道路。 1988年，作为副社长加盟于艺术舞合公司，1994年独立执业。虽然从事住宅、度假旅馆等的设计，但至今仍在继续研究现代建筑。 1997年开始在东京家政学院大学住居学科担任专职讲师。主要著作有《20世纪——空间构成的比较分析》(鹿岛出版社出版)、《一级建筑师应试超级记忆法》、《构造力学超级解读法》、《建筑法规超级解读法》(以上为彰国社出版)、《情报处理技术人员考试第...(展开全部)

原口秀昭 Hideaki Haraguchi 1959年生於東京都。1982年東京大學建築學科畢業。1986年東京大學碩士課程修畢。現為東京家政學院大學住居學科准教授。 著有《20世紀的住宅－－空間結構的比較分析》（20世紀的住宅－空間構成的比較分析，鹿島出版會）、《路易．康的空間結構－－以軸測圖解讀20世紀的建築家》、《一級建築師考試超級記憶術》、《二級建築師考試超級記憶術》、《結構力學超級解法術》、《建築師考試 建築法規超級解讀術》、《漫畫結構力學入門》、《漫畫建築物理環境入門》、《建築的數學和物理教室》、《圖解木造建築入門》、《建築的設備教室》、《圖解RC造建築入門》等多部著作。 相關著作 《圖解木造建築入門》 《漫畫建築物理環境入門》 譯者簡介 陳曄亭 台灣大學土木系畢業，在校時曾協助教授進行日本地震防災與混凝土防蝕資料翻譯，並於工程顧問公司...(展开全部)

ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか？ なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか？ といった“Why”に関する問題も取り上げます。

本暢銷系列作品的第4本書，這次的主題是強化學習。書中延續此系列的一貫風格，顯示實際的程式碼，讓讀者邊執行邊學習，不依賴外部程式庫，從零開始建置、學習支撐強化學習的基本技術與概念。 從「理論」與「實踐」兩方面著手，仔細解說強化學習這個複雜主題的構成要素，讓讀者確實掌握強化學習的獨特理論。有別於只用公式說明理論的書籍，讀者可以從書中的程式碼，獲得許多意想不到的領悟。