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https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4
『ゼロから作る Deep Learning ❹』(O'Reilly Japan, 2022)
https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4
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『ゼロから作る Deep Learning ❹』(O'Reilly Japan, 2022)
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4
- Owner: oreilly-japan
- License: mit
- Created: 2020-08-27T06:40:54.000Z (over 4 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2024-09-30T07:59:58.000Z (2 months ago)
- Last Synced: 2024-11-28T17:22:18.564Z (14 days ago)
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 996 KB
- Stars: 384
- Watchers: 16
- Forks: 139
- Open Issues: 5
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- Funding: .github/FUNDING.yml
- License: LICENSE.md
Awesome Lists containing this project
- awesome-studio-lab-jp - ゼロから作るDeep Learning ❹ 強化学習編
README
[
](https://www.amazon.co.jp/dp/4873119758)
書籍『[ゼロから作るDeep Learning ❹ 強化学習編](https://www.amazon.co.jp/dp/4873119758)』(オライリー・ジャパン)のサポートサイトです。本書籍で使用するソースコードがまとめられています。
## ニュース
本書の内容を確認するための「強化学習100題」を用意しています。
https://koki0702.github.io/dezero-p100/
## ファイル構成
|フォルダ名 |説明 |
|:-- |:-- |
|ch01 |1章で使用するソースコード |
|... |... |
|ch09 |9章で使用するソースコード |
|common |共通で使用するソースコード |
|notebooks |Jupyter Notebook形式のソースコード |
|pytorch |PyTorchに移植したソースコード |
## Jupyter Notebook
本書のコードはJupyter Notebookでも用意しています。次の表にあるボタンをクリックすることで、Google ColabやKaggle Notebookなどのクラウドサービス上でNotebookを実行することができます。
| 章 | Colab | Kaggle | Studio Lab |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1章 バンディット問題 | [](https://colab.research.google.com/github/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4/blob/master/notebooks/01_bandit.ipynb) | [](https://kaggle.com/kernels/welcome?src=https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4/blob/master/notebooks/01_bandit.ipynb) | [](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4/blob/master/notebooks/01_bandit.ipynb) |
| 4章 動的計画法 | [](https://colab.research.google.com/github/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4/blob/master/notebooks/04_dynamic_programming.ipynb) | [](https://kaggle.com/kernels/welcome?src=https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4/blob/master/notebooks/04_dynamic_programming.ipynb) | [](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4/blob/master/notebooks/04_dynamic_programming.ipynb) |
| 5章 モンテカルロ法 | [](https://colab.research.google.com/github/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4/blob/master/notebooks/05_montecarlo.ipynb) | [](https://kaggle.com/kernels/welcome?src=https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4/blob/master/notebooks/05_montecarlo.ipynb) | [](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4/blob/master/notebooks/05_montecarlo.ipynb) |
| 6章 TD法 | [](https://colab.research.google.com/github/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4/blob/master/notebooks/06_temporal_difference.ipynb) | [](https://kaggle.com/kernels/welcome?src=https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4/blob/master/notebooks/06_temporal_difference.ipynb) | [](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4/blob/master/notebooks/06_temporal_difference.ipynb) |
| 7章 ニューラルネットワークとQ学習 | [](https://colab.research.google.com/github/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4/blob/master/notebooks/07_neural_networks.ipynb) | [](https://kaggle.com/kernels/welcome?src=https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4/blob/master/notebooks/07_neural_networks.ipynb) | [](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4/blob/master/notebooks/06_temporal_difference.ipynb) | [](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4/blob/master/notebooks/07_neural_networks.ipynb) |
| 8章 DQN | [](https://colab.research.google.com/github/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4/blob/master/notebooks/08_dqn.ipynb) | [](https://kaggle.com/kernels/welcome?src=https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4/blob/master/notebooks/08_dqn.ipynb) | [](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4/blob/master/notebooks/08_dqn.ipynb) |
| 9章 方策勾配法 | [](https://colab.research.google.com/github/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4/blob/master/notebooks/09_policy_gradient.ipynb) | [](https://kaggle.com/kernels/welcome?src=https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4/blob/master/notebooks/09_policy_gradient.ipynb) | [](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4/blob/master/notebooks/09_policy_gradient.ipynb) |
## Pythonと外部ライブラリ
ソースコードを実行するには、下記のソフトウェアが必要です。
* Python 3.x（バージョン3系）
* NumPy
* Matplotlib
* OpenAI Gym
* DeZero （または PyTorch）
本書では、ディープラーニングのフレームワークとしてDeZeroを使います。DeZeroは「ゼロから作るDeep Learning」シリーズの3作目で作ったフレームワークです（ `pip install dezero` からインストールできます）。
PyTorchを使った実装は[pytorchフォルダ](https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4/tree/master/pytorch)にて提供しています。
## 実行方法
各章のフォルダに該当するコードがあります。
実行するためには、下記のとおりPythonコマンドを実行します（どのディレクトリからでも実行できます）。
```
$ python ch01/avg.py
$ python ch08/dqn.py
$ cd ch09
$ python actor_critic.py
```
## ライセンス
本リポジトリのソースコードは[MITライセンス](http://www.opensource.org/licenses/MIT)です。
商用・非商用問わず、自由にご利用ください。
## 正誤表
本書の正誤情報は以下のページで公開しています。
https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4/wiki/errata
本ページに掲載されていない誤植など間違いを見つけた方は、[[email protected]]()までお知らせください。