保護中: 強化学習の新展開(2)-深層学習を用いたアプローチ オンライン学習 Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー 2024.10.28 2022.02.07 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
[…] 強化学習の新展開(2)-深層学習を用いたアプローチ […]
[…] 次回は深層強化学習のトピックについて述べる。 […]
[…] トが学習効果が高いサンプルを取得できるようにする手法となる。”強化学習の新展開(2)-深層学習を用いたアプローチ“で述べたRainbowのNoisy Nets(どの程度探索を行うか学習させる手法)や […]
[…] 詳細は”強化学習の新展開(2)-深層学習を用いたアプローチ“も参照のこと。 […]
[…] 詳細は”強化学習の新展開(2)-深層学習を用いたアプローチ“も参照のこと。 […]
[…] 具体的なマルチタスク学習に用いられる手法としては”教師あり学習と正則化“で述べているようなトレースノルム正則化を用いたもの、”機械学習プロフェッショナルシリーズ ベイズ深層学習 読書メモ“で述べているベイズ深層学習、また”強化学習の新展開(2)-深層学習を用いたアプローチ“で述べられている強化学習のアプローチや、”ニューラルネットワーク(深層学習)とガウス過程の等価性“で述べられているガウス過程においても検討が進められている。 […]