【強化学習】REINFORCE - 【方策勾配法④】RL vol. 25 #200 #VRアカデミア #ReinforcementLearning

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公開日: 2025年4月04日

REINFORCE は深層強化学習 x 方策勾配法の2大応用の一つ！
ついに深層強化学習の具体的手法の始まり！
方策勾配を実用では、Q と b をデータから計算することが本質です。その一つの手法として、実際の収益と価値観数の推定値を用いるのが REINFORCE。
次回の Actor-Critic と合わせておあせておきましょう！

【プレイリスト】
https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxI1OywfnxXCDTWGtYL2NxJR

【目次】
To Be Appeared

【参考文献】
Williams, Ronald J. Reinforcement-learning connectionist systems. College of Computer Science, Northeastern University, 1987.
（リンク発見できませんでした）

分析モデル入門
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私の本！　この動画シリーズは、この第3部強化学習の内容を動画向けにアレンジ、大幅追加、大幅削除したものです。
合わせてみていただくと分かり易いかと！

強化学習（第2版）
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Sutton 先生の「強化学習」本の和訳です。分厚いですが、時間があり、基礎をしっかり学びたい人におすすめ！
ちなみに、英語版は公式で pdf もダウンロードできます → http://incompleteideas.net/book/

強化学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
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理論家向けの方にはこちら！
しっかりと数式が解説されており、基礎の理論をしっかりと学ぶことができます。

機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習
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手を動かしながら学びたい人向け！
サンプルコードとともに、基礎的な強化学習アルゴリズムを学べます！

将棋AIで学ぶディープラーニング
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強化学習というと、将棋 AI を思い浮かべる人も少なくないはず！
そういう人におすすめ！
将棋 AI 向けの強化学習は、他の参考文献にある方法とはかなり異なる方法で作られます。
将棋を目指す方は、ぜひこれを見てみてください！
更に強いのを作るならこれ → https://amzn.to/3pU1aDa

強化学習の基礎と深層強化学習
https://www.slideshare.net/ShotaImai3/rlssdeepreinforcementlearning
合間に広告が貼ることが極めて重い欠点ですが、内容は素晴らしく、全体感を見渡すことができます。

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データ分析に必要な数学を、基礎から最先端まで、過不足なく、数式の気持ちも含めて解説しました！
妥協しないデータ分析のための微積分+線形代数入門
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【宣伝2：クラファンやってるよ！】
活動継続のためのご支援をお願いしています。詳細はこちら！
クラファン（月額）はこちら → https://community.camp-fire.jp/projects/view/709000
（クラファン始めた理由の動画 → https://www.youtube.com/watch?v=vXY34njwL4o ）

【終わりに】
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