アルゴリズム:Algorithms 保護中: 深層強化学習における価値評価と戦略と弱点
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における価値評価と戦略と弱点(サンプル効率の悪さ、手法の検証も難しさ、実装の仕方による性能への影響、ライブラリの初期値、再現性の低さ、過学習、局所最適、器用貧乏、TRPO、PPO、連続値コントロール、画像コントロール、Policyベース、Valueベース)
価値評価
アルゴリズム:Algorithms python 保護中: 強化学習に対するニューラルネットワークの適用 価値評価に深層学習を適用するDeep Q-Network
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強化学習に対するニューラルネットワークの適用 価値評価に深層学習を適用するDeep Q-Network(Prioritized Replay、Multi-step Learning、Distibutional RL、Noisy Nets、Double DQN、Dueling Network、Rainbow、GPU、Epsilon-Greedy法、optimizer、報酬のClipping、Fixed Target Q-Network、Experience Replay、平均二乗誤差、mean squared error、TD誤差、PyGame Learning Enviroment、PLE、OpenAI Gym、CNN)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 強化学習に対するニューラルネットワークの適用 価値評価をパラメータを持った関数で実装するValue Function Approximation
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強化学習に対するニューラルネットワークの適用 価値評価をパラメータを持った関数で実装する例(CartPole、Q-table、TD誤差、パラメータ更新、Q-Learning、MLPRegressor、Python)
python 保護中: モデルフリー強化学習のpythonによる実装(3)経験を価値評価、戦略どちらの更新に利用するか:ValueベースvsPolicyベース
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フリー強化学習のpythonによる実装ValueベースとPolicyベース(経験を価値評価、戦略どちらの更新に利用するか、Deep Q-Network、深層強化学習、Off-policy Actor Critic、Q-Learning、SARSA、Actor Critic法、Multi-step Learning、TD法、Monte Carlo法、TD(λ)法、Epsilon-Greedy法)