TD学習の概要とアルゴリズム及び実装例
TD学習の概要
TD（Temporal Difference）学習は、強化学習（Reinforcement Learning）の一種で、エージェントが環境と相互作用しながら報酬を最大化する方法を学習するための手法と...
強化学習
Actor-Criticの概要とアルゴリズム及び実装例について
Actor-Criticの概要
Actor-Criticは、強化学習のアプローチの一つで、方策（ポリシー）と価値関数（価値推定子）を組み合わせた方法であり、Actor-Criticは、方策ベース法と価値ベース法の長...
REINFORCE (Monte Carlo Policy Gradient)の概要とアルゴリズム及び実装例について
REINFORCE (Monte Carlo Policy Gradient)の概要
REINFORCE（またはMonte Carlo Policy Gradient）は、強化学習の一種で、方策勾配法（Policy...
深層強化学習（DRL）によるマルチエージェントシステムの概要と実装例
深層強化学習（DRL）によるマルチエージェントシステム
深層強化学習（DRL）によるマルチエージェントシステムの実装にはいくつかの方法がある。以下に一般的な手法について述べる。
1. 環境の定義: マルチエー...
ベイジアンネットワークを用いた推論と行動の統合によるアルゴリズムと実装例について
ベイジアンネットワークを用いた推論と行動の統合によるアルゴリズム
ベイジアンネットワークを用いた推論と行動の統合は、確率的なモデルを利用してエージェントが環境とやり取りしながら最適な行動を選択する手法であり、ベイジ...
マルコフ決定過程（MDP）と強化学習を統合したアルゴリズムと実装例
マルコフ決定過程（MDP）と強化学習を統合したアルゴリズム
"マルコフ決定過程(MDP)の概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べているマルコフ決定過程（MDP）と"強化学習技術の概要と各種実装について"で述べ...
Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)の概要
Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) は、連続状態空間と連続行動空間を持つ強化...
ReAct(Reasoning and Acting)の概要とその実装例について
ReAct(Reasoning and Acting)の概要
ReActは"プロンプトエンジニアリングの概要とその利用について"で述べているプロンプトエンジニアリングの手法の一つであり、"LangChainにおけるA...
大規模言語モデルのファインチューニングとRLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)
イントロダクション
大規模言語モデルのファインチューニングとは、事前に大規模なデータセットで訓練されたモデルに対して、追加の学習を行うもので、汎用性の高いモデルを特定のタスクやドメインに適用することを可能にし、精度や...
A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)の概要とアルゴリズム及び実装例について
A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)の概要
A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）は、深層強化学習のアルゴリズムの一種で、非同...