保護中: モデルフリー型の強化学習(2)- 方策反復法(Q学習法、SARSA、アクタークリック法) IOT技術:IOT Technology Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー 2024.07.05 2022.01.21 このコンテンツはパスワードで保護されています。閲覧するには以下にパスワードを入力してください。 パスワード: {{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は失敗しました。 サーバーから「{{status_text}}」というレスポンスがありました(コード: {{status_code}})。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}{{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は成功したようです。 サーバーのレスポンスが OK でも、送信が処理されていない場合があります。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}送信しています…
コメント
[…] モデルフリー型の強化学習(2)– 方策反復法 […]
[…] 次回は主にベルマン最適作用素B*に基づく価値反復法を近似的に実行して、最適方策π*を学習することについて述べ、ベルマン行動作用素の標本近似を行い。さらにバッチ学習とオンライン学習としてQ学習法とSARSA法について述べる。 […]
[…] 前回は環境を推定しないモデルフリー型の強化学習について述べた。今回は、環境モデルを陽に推定し、推定した環境モデルを用いて方策を求めるモデルベース型の強化学習について述べる。 […]
[…] 策評価と方策改善のステップを交互に繰り返し、最適な方策を収束させる。詳細は”モデルフリー型の強化学習(2)- 方策反復法(Q学習法、SARSA、アクタークリック法)“も参照のこと。 […]