保護中: 深層強化学習の研究動向:メタラーニングと転移学習、内発的動機づけとカリキュラムラーニング

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1. 強化学習は何故必要なのか?適用事例と技術課題及び解決のアプローチ | Deus Ex Machina より:

   2024年1月26日 5:02 AM

   […] エージェント側の観点(探索行動の改善): エージェン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。“Rainbowの概要とアルゴリズム及び実装例について“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、”深層強化学習の研究動向:メタラーニングと転移学習、内発的動機づけとカ…“で述べたエージェントが未知の状態へ積極的に遷移するように動機づける内発的報酬/内発的動機づけ(Intrinsic Reward/Intrinsic Motivation)という手法がある。 […]

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