機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 入門から実践まで (KS情報科学専門書)
久保 隆宏 | 講談社 | 2019-01-17
強化学習が実装できる！ エンジニアのために、Ｐｙｔｈｏｎのサンプルコードとともに、ゼロからていねいに解説。コードも公開！ 強化学習が実装できる！ エンジニアのために、Ｐｙｔｈｏｎのサンプルコードとともに、ゼロからていねいに解説。実用でのネックとなる強化学習の弱点とその克服方法…
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Reinforcement Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Richard S. Sutton, Andrew G. Barto | A Bradford Book | 2018-11-13
群論の味わい －置換群で解き明かすルービックキューブと15パズル－
David Joyner | 共立出版 | 2010-12-10
基本だよ、ワトスン君 「足し算はできるかね?」 鳴鐘術と置換 置換パズル 可換で紫色のもの、これなあに? ようこそマシーンへ 「神のアルゴリズム」とグラフ 対称性とプラトン立体 (規則を無視した)ルービックキューブ群 語としての手順 (規則に従った)ルービックキューブ群 平方群…
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~
株式会社電通国際情報サービス 小川雄太郎 | マイナビ出版 | 2018-06-28
Pythonで実装しながら学ぶ 強化学習・深層強化学習（DQN） 強化学習、さらにディープラーニングを組み合わせた深層強化学習DQN（Deep Q-Network）という用語を目にする機会が増えています。本書は関連の概念を分かりやすく解説しつつ、Python＋PyTorchで…
強化学習
Richard S.Sutton, Andrew G.Barto, 三上 貞芳, 皆川 雅章 | 森北出版 | 2000-12-01
史上最強図解 これならわかる！ベイズ統計学
涌井 良幸, 涌井 貞美 | ナツメ社 | 2012-02-21
本書は、相めてベイズ理論を学ぶ人を対象に、基礎の基礎から解説しました。できるだけ、難しい「数学」や「統計用語」を用いず、理解しやすい「イラスト」と「日本語」の解説でベイズ理論のエッセンスを紹介します。 第1章 ベイズ理論の考え方 第2章 ベイズ理論のための確率入門 第3章 ベ…
機械学習スタートアップシリーズ Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ強化学習 入門から実践まで (ＫＳ情報科学専門書)
久保隆宏 | 講談社 | 2019-01-17
深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
岡谷 貴之 | 講談社 | 2015-04-08
基礎から、ＳＧＤ、自己符号化器、ＣＮＮ、ＲＮＮ、ボルツマンマシンまでと、盛りだくさん。軽快な語り口で、無理なく理解できる！ いま最も注目されている機械学習手法である深層学習（ディープラーニング）を、トップ研究者が解説した。基礎から、SGD、自己符号化器、CNN、RNN、ボルツ…
機械学習と深層学習 ―C言語によるシミュレーション―
小高知宏 | オーム社 | 2016-05-21
人工知能研究における機械学習の諸分野をわかりやすく解説し、それらの知識を前提として深層学習とは何かを提示する。 機械学習の諸分野をわかりやすく解説！ 本書は人工知能研究における機械学習の諸分野をわかりやすく解説し、それらの知識を前提として深層学習とは何かを示します。具体的な処…
速習 強化学習 ―基礎理論とアルゴリズム―
Csaba Szepesvari | 共立出版 | 2017-09-21
GoogleのAlphaGoによるプロ棋士打破は，人工知能がヒトを超えた学習を行った歴史的出来事として認識された。強化学習はここで重要な役割を果たしてているだけでなく，自動運転やロボット制御などの重要な分野への応用も知られ，いま世間の強い関心を集めている。その一方，日本語で強化…
これからの強化学習
牧野 貴樹, 澁谷 長史, 白川 真一, 浅田 稔, 麻生 英樹, 荒井 幸代, 飯間 等, 伊藤 真, 大倉 和博, 黒江 康明, 杉本 徳和, 坪井 祐太, 銅谷 賢治, 前田 新一, 松井 藤五郎, 南 泰浩, 宮崎 和光, 目黒 豊美, 森村 哲郎, 森本 淳, 保田 俊行, 吉本 潤一郎 | 森北出版 | 2016-10-27
第1章 強化学習の基礎的理論 強化学習とは／強化学習の構成要素／価値関数に基づくアルゴリズム／改善に基づくアルゴリズム／部分観測マルコフ決定過程と強化学習 第2章 強化学習の発展的理論 統計学習の観点から見たTD学習／強化学習アルゴリズムの理論性能解析とベイズ統計による強化学…
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
斎藤 康毅 | オライリージャパン | 2016-09-24
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Python 3によってゼロからディープラーニングを作成できる。 実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ！ 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…
学習とそのアルゴリズム―ニューラルネットワーク・遺伝アルゴリズム・強化学習
| 森北出版 | 2002-08-01
本書は、電気学会の「GA・ニューロを用いた学習法とその応用調査専門委員会」の技術報告書でもある。平成7年11月より平成10年10月までの3年間設置された同委員会において、委員各位の知見や最新の成果について発表し、関連する分野の技術動向について議論を行った。また、電気学会電子・情…
強くなるロボティック・ゲームプレイヤーの作り方 プレミアムブックス版 ~実践で学ぶ強化学習~
八谷 大岳, 杉山 将 | マイナビ出版 | 2016-06-30
最強囲碁AI アルファ碁 解体新書 増補改訂版 アルファ碁ゼロ対応 深層学習、モンテカルロ木探索、強化学習から見たその仕組み (AI & TECHNOLOGY)
大槻 知史 | 翔泳社 | 2018-07-17
アルファ碁ゼロで利用されている深層学習・強化学習の仕組みがわかる！ 【本書の概要】 本書は学術論文（NatureやGoogleのサイト）などで提供されている難解なアルファ碁およびアルファ碁ゼロの仕組みについて、 著者がとりまとめ、実際の囲碁の画面を見ながら、 アルファ碁および…
PythonとKerasによるディープラーニング
Francois Chollet | マイナビ出版 | 2018-05-28
AIの大衆化―多くの人々がディープラーニングを利用できるよう実践解説！ AIの大衆化―多くの人々がディープラーニングを利用できるよう実践解説！ PythonベースのディープラーニングフレームワークKerasの開発者である筆者が、1人でも多くの人々がディープラーニングを利用で…
デジタルネイチャー 生態系を為す汎神化した計算機による侘と寂
落合陽一 | PLANETS/第二次惑星開発委員会 | 2018-06-15
サピエンス全史(上)文明の構造と人類の幸福
ユヴァル・ノア・ハラリ | 河出書房新社 | 2016-09-08
虚構が他人との協力を可能にし、文明をもたらした！ では文明は人類を幸福にしたのか？ 現代世界を鋭くえぐる世界的ベストセラー！
学習とニューラルネットワーク (電子情報通信工学シリーズ)
熊沢 逸夫 | 森北出版 | 1998-07-01
Pythonで体験する 深層学習
浅川 伸一 | コロナ社 | 2016-07-26
1 はじめに 2 Python 3 ニューラルネットワークの基盤となる考え方 4 深層学習理論 5 深層学習の現在 6 深層学習の展開 7 おわりに 付録
