保護中: モデルベース型の強化学習(スパースサンプリング、UCT、モンテカルロ探索木) IOT技術:IOT Technology Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー 2024.10.28 2022.01.24 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
[…] モデルベース型の強化学習 – スパースサンプリング、UCT、モンテカルロ探索木 […]
[…] 次回は、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。 […]
[…] 前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た。今回は、状態数が膨大であったり、状態空間が連続の場合、これまでの状態ごとに値を持つようなテーブル形式の関数ではテーブルの要素が大きくなりすぎて学習が困難となる。ここでは、価値関数や方策関数を関数近似器を用いて近似して学習することについて述べる。 […]
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