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強化学習の基礎から応用アルゴリズムまでを扱う入門書です。本書で学び、PyTorchの実装例や補足資料で手法を詳しく確認できます。
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概要
『The Little Book of Reinforcement Learning』は、強化学習の基礎から応用アルゴリズムまでを扱う短い入門書です。書籍に加えて、モンテカルロ法からPPOまでのアルゴリズムを実装したPyTorchコードと、書籍では簡潔に説明される動的計画法アルゴリズムの詳しい解説や厳密な証明を収録しています。強化学習を学び、実装や理論をさらに確認するために利用できます。
主な特長
- 強化学習の基礎と応用アルゴリズムを扱う入門書
- モンテカルロ法からPPOまでのPyTorch実装
- 動的計画法アルゴリズムの詳しい解説と厳密な証明
こんな人・用途に
強化学習を簡潔に学び、コード例でアルゴリズムを確認したい人に向いています。動的計画法をより詳しく学ぶ際には補足資料を利用できます。
- アップストリーム
- alxndrTL/little-book-rl
- GitHubのフォーク
- Guo-astro/little-book-rl
- アップストリームのスター数
- 1.7k
- カテゴリ
- 学習・面接対策・厳選リスト
- ライセンス
- ライセンス表記なしライセンスがない場合、著作者がすべての権利を保持します。コードを再利用する前にアップストリームの作者に確認してください。
- フォーク日
- 2026-10-14
- 同期状態
- 同期済み最終同期 2026-11-08
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