オンライン学習 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
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される深層強化学習を改善する7つの手法(初代のDQN,二重Q学習(二重DQN法),優先度付け経験再生,衝突Qネットワーク,分布強化学習(カテゴリDQN法)ノイズネットワーク,nステップ切断リターン)とアルファゼロについて
最適化:Optimization
オンライン学習 オンライン学習 保護中: 強化学習の新展開(1)-リスク指標を用いた強化学習
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクのためのリスク考慮型強化学習法でのさまざまなアプローチ(正規過程TD学習、RDPS法)と実装(モンテカルロ法、解析的手法)
オンライン学習 保護中: 部分観測マルコフ決定過程(2)POMDPのプランニング
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクのための強化学習、部分観測マルコフ決定過程のプランニング方法による最適方策の獲得
オンライン学習 保護中: 部分観測マルコフ決定過程(1)POMDPと信念MDPについて
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される部分観測マルコフ決定過程(POMDP)を用いたよりフレキシブルな強化学習、信念MDP
オンライン学習 保護中: 関数近似を用いた強化学習(3)- 方策関数の関数近似
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オンライン学習 保護中: 関数近似を用いた強化学習(2)- 価値関数の関数近似(オンライン学習の場合)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される膨大な状態数での強化学習に対応する関数近似オンライン手法の理論(勾配TD学習法、最小二乗法に基づく最小二乗TD学習(LSTD)法、GTD2法)とLASSOによる正則化
強化学習 保護中: 関数近似を用いた強化学習(1) – 価値関数の関数近似(バッチ学習の場合)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクのための強化学習での膨大な状態数に対応するための価値関数のバッチ学習のケースでの関数近似
IOT技術:IOT Technology 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)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される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)
グラフ理論 構造学習
構造学習について
データが持つ構造を学習することは、そのデータが何であるかという解釈を行う上で重要なものとなる。構造学習の中で最もシンプルなもは、階層的なクラスタリングであり、決定木による学習の基本的な機械学習アルゴリズム...
微分積分:Calculus 機械学習プロフェッショナルシリーズ「機械学習のための連続最適化」読書メモ
サマリー
機械学習における連続最適化とは、ニューラルネットワークの重みやバイアスの最適化、回帰分析のパラメータ推定、SVMのパラメータ推定等の変数が実数値をとる最適化問題を解く手法となる。連続最適化の代表的な手法には、勾配降...