強化学習と深層学習 C言語によるシミュレーション

詳細目次

まえがき
第1章　強化学習と深層学習
1.1　機械学習と強化学習
1.1.1　人工知能
1.1.2　機械学習
1.1.3　強化学習
1.2　深層学習とは
1.2.1　ニューラルネット
1.2.2　深層学習の登場
1.3　深層強化学習とは
1.3.1　強化学習と深層学習
1.3.2　深層強化学習の実現
1.3.3　 基本的な機械学習システムの構築例—例題プログラムの実行方法—
第2章　強化学習の実装
2.1　強化学習とQ学習
2.1.1　強化学習の考え方
2.1.2　Q学習のアルゴリズム
2.2　Q学習の実装
2.2.1　q21.cプログラムの実装
2.2.2　例題（2）　ゴールを見つける学習プログラム
第3章　深層学習の技術
3.1　深層学習を実現する技術
3.1.1　ニューロンの働きと階層型ニューラルネット
3.1.2　階層型ニューラルネットの学習
3.1.3　 階層型ニューラルネットの学習プログラム（1）
ニューロン単体の学習プログラムnn1.c
3.1.4　 階層型ニューラルネットの学習プログラム（2）
バックプロパゲーションによるネットワーク学習プログラムnn2.c
3.1.5　 階層型ニューラルネットの学習プログラム（3）　
複数出力を有するネットワークの学習プログラムnn3.c
3.2　畳み込みニューラルネットによる学習
3.2.1　畳み込みニューラルネットのアルゴリズム
3.2.2　畳み込みニューラルネットの実装
第4章　深層強化学習
4.1　強化学習と深層学習の融合による深層強化学習の実現
4.1.1　Q学習へのニューラルネットの適用
4.1.2　Q学習とニューラルネットの融合
4.2　深層強化学習の実装
4.2.1　 枝分かれした迷路を抜ける深層強化学習プログラムq21dl.c
4.2.2　ゴールを見つける深層学習プログラムq22dl.c
参考文献
索　　引