急速に進化するロボット工学の分野では、強化学習は自律システムを構築するための最も有望な方法の 1 つです。本書「強化学習」では、この強力な手法を詳細に検討し、その基本原理から最新の進歩までを読者に説明します。専門家、大学院生、愛好家を問わず、この本はロボット工学の文脈で強化学習を理解するための詳細かつわかりやすいアプローチを提供します。

章の概要:

1: 強化学習: 強化学習のコア概念を紹介し、自律システムでの役割を強調します。

2: マルコフ決定過程: 強化学習の重要な基盤である、不確実性下での意思決定の数学的フレームワークについて説明します。

3: 時間差学習: 環境のモデルを必要とせずに経験から学習する方法を探ります。

4: ベルマン方程式: 多くの強化学習アルゴリズムの根底にある重要な再帰関係について説明します。

5: Qラーニング: 環境のモデルなしで最適なアクションを学習するオフポリシー強化学習アルゴリズムに焦点を当てます。

6: 多腕バンディット: 不確実な環境での意思決定をモデル化する、より単純な強化学習問題を扱います。

7: 部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス: 隠れた状態を組み込むことで、従来のマルコフ決定プロセスを拡張します。

8: ギティンス インデックス: 多腕バンディット問題で探索と活用のバランスをとる戦略を紹介します。

9: 状態–アクション–報酬–状態–アクション: 意思決定戦略を通知する強化学習の時間パターンを詳しく調べます。

10: プロト値関数: 学習の効率性を高めるために、値関数を近似する方法を探ります。

11: 自動基底関数構築: 学習効率を向上させる機能を自動的に構築する方法に焦点を当てます。

12: 平均場ゲーム理論: 大規模なマルチエージェント システムでの相互作用をモデル化するフレームワークについて説明します。

13: マルチエージェント パスファインディング: 複数のエージェントを調整して効率的に目的地に到達するためのアルゴリズムを紹介します。

14: モデルフリー (強化学習): 学習に環境のモデルに依存しない方法について説明します。

15: ディープ強化学習: ディープラーニングと強化学習を組み合わせて、複雑で高次元の環境を処理します。

16: マルチエージェント強化学習: 複数の相互作用するエージェントがいる環境で学習するための戦略に焦点を当てます。

17: セルフプレイ: 高度な学習戦略の重要なコンポーネントである、エージェントが自分自身との競争を通じて学習するという概念を探ります。

18: 近接ポリシー最適化: 安定性とパフォーマンスを向上させた強化学習のポリシーを最適化するアルゴリズムを紹介します。

19: 探索と活用のジレンマ: 新しい戦略の探索と既知の戦略の活用のバランスをとるという基本的な課題について説明します。

20: 人間のフィードバックからの強化学習: 人間の入力を使用して強化学習を改善する方法を検討します。

21: 模倣学習: エージェントが人間の専門家の行動を模倣して学習する手法に焦点を当てます。

強化学習は単なる技術ガイドではなく、自律システムがさまざまな環境に適応して決定を下す方法を理解するための重要なリソースです。ロボットの専門家、学生、または愛好家のいずれであっても、この本は強化学習を習得し、それを実際のロボット システムに適用するために必要な知識を身に付けるための洞察を提供します。