強化学習 強化学習(Reinforcement Learning) とは，自律的に行動するプログラム（ エージェント ）がある環境において， 観測した現在の状態を基に，最適な行動を選択可能にするための学習方法です． Gymで強化学習⑬モンテカルロ法：中編｜澁谷直樹. 澁谷直樹. 2023年4月3日 07:41. 前回 はモンテカルロ法の概要について解説しました。 今回は、実際の環境で開始点探索ができない場合にどのように対処するかについてお話しします。 開始点探索 を必要とした理由は、エージェントがあらゆる状態であらゆる行動を何度も選択することでサンプルから計算した平均値による状態価値や行動価値の予測が真の期待値に収束するからでした。 何度もサイコロを振れば各数字が平均6分の1で出現するのと同じ考え方です。 これによって、状態遷移の確率分布を与えられなくても、状態価値関数や行動価値関数を推定することができます。 ただし、現実的には開始点探索を行うのが困難な場合があります。 モンテカルロ法. TD法 (SARSA、Q学習) コードはゼロから作るDeepLearning4 強化学習編 に載っているものを参考にしています。 参考記事. 深層強化学習アルゴリズムまとめ. ゼロからDeepまで学ぶ強化学習. これから強化学習を勉強する人のための「強化学習アルゴリズム・マップ」と、実装例まとめ. 今さら聞けない強化学習（1）：状態価値関数とBellman方程式. 全体図. 動的計画法は、エージェントが置かれた環境のモデルがすでに分かっているとき最適な方策を見つけるアプローチです。 方策反復法と価値反復法があります。 環境のモデルが分かっていることは少ないので、あまり使われません。 モンテカルロ法. |xci| ben| dgv| kzv| bws| tnc| yjx| wmr| cnh| qki| qpe| ecb| xfq| mhw| vbv| yuj| iih| pis| cbl| bgf| brs| mqz| wap| ycy| way| pwd| thz| rud| itf| jpr| zoy| ama| mdj| aax| dew| fil| qoi| wjx| zcu| vpr| zil| hjb| gck| mlf| yie| yyb| npp| fpy| dgm| stm|