MathFoundationRL/Book-Mathematical-Foundation-of-Reinforcement-Learning

プロジェクト概要

このリポジトリは、S. Zhao著、Springer出版の書籍『Mathematical Foundations of Reinforcement Learning』のスライドデッキのLaTeXソースコードをホストしています。スライドはLaTeX/Beamerで作成されており、教授が講義準備のために利用できるよう、リクエストに応じて提供されています。

目的

本書は、強化学習（RL）への数学的でありながら親しみやすい入門を提供することを目的としています。基本的な概念、基本的な問題、および古典的なアルゴリズムに焦点を当て、アルゴリズムが「どのように」機能するかだけでなく、なぜそのように設計され、なぜ効果的なのかを解説しています。

コンテンツと構成

本書は2つのパートに分かれた10章で構成されています。

• パート1: 基本ツール
• パート2: アルゴリズム

各章は密接に関連しているため、前の章から順に学習することをお勧めします。本書では、概念やアルゴリズムを説明するために一貫してグリッドワールドの例を使用しており、理解しやすくなっています。

主な特徴

• 数学的でありながら親しみやすい: 数学は適切な深さで提示されており、より深い探求のためにオプションのグレーボックス資料が用意されています。
• 例示的な例: すべての例で単純なグリッドワールドのタスクを使用しています。
• 中心的なアイデアの分離: アルゴリズムは、中心的なアイデアを複雑な要素から切り離して紹介されています。
• 一貫した構成: 各章が前の章に基づいて構築されています。

対象読者

RLに関心のある学部高学年、大学院生、研究者、実務家向けに設計されています。事前のRLの知識は不要ですが、確率論と線形代数の知識があることが望ましいです（基礎は付録に含まれています）。

著者

S. Zhao – 2019年から大学院レベルのRLコースを教えている教授。本書は、そのコースの講義ノートが元になっています。詳細は彼のホームページおよび研究グループのウェブサイトで確認できます。

補足リソース

• 講義動画: 著者はYouTubeおよびBilibiliで無料の講義動画（中国語および英語）を提供しており、210万回以上の再生数を記録しています。これらは本書を補完するものです。
• サードパーティのコードとノート: 多くの読者が本書のアルゴリズムのPython、MATLAB、R、C++実装や、英語および中国語の学習ノートを寄稿しています。これらはREADMEにリンクされていますが、著者が検証したものではありません。
• グリッドワールド環境のコード: 著者は、読者が独自のアルゴリズムをテストできるように、グリッドワールド環境のコード（PythonおよびMATLAB）を提供しています。

注目すべき更新

READMEで書籍の進捗状況を追跡しています。

• 2025年7月: 誤字の修正および印刷版の正誤表リスト。
• 2025年6月: GitHubで10,000スターを突破。
• 2024年10月: 表紙が完成。Springerおよび清華大学出版社から出版。
• 2024年8月: 3,000スター突破。サードパーティのコードが追加。
• 2024年4月: グリッドワールド環境のコードを公開。
• 2024年3月: 2,000スター突破。軽微な更新。
• 2023年9月: 1,000スター突破。
• 2023年8月: 大幅な更新 – ドラフトの第2版。

引用

@book{zhao2025RLBook,
  title={Mathematical Foundations of Reinforcement Learning},
  author={S. Zhao},
  year={2025},
  publisher={Springer Press}
}

上記の情報はすべて、提供されたREADMEからのみ抽出されたものです。