Temporal difference learning - Wikipedia
Temporal difference (TD) learning refers to a class of model-free reinforcement learning methods which learn by bootstrapping from the current estimate of the value function. These methods sample from the environment, like Monte Carlo methods, and perform updates based on current estimates, like dynamic programming methods.[1] While Monte Carlo methods only adjust their estimates once the final ou
Reinforcement learning - Wikipedia
Reinforcement learning (RL) is an interdisciplinary area of machine learning and optimal control concerned with how an intelligent agent should take actions in a dynamic environment in order to maximize a reward signal. Reinforcement learning is one of the three basic machine learning paradigms, alongside supervised learning and unsupervised learning. Q-learning at its simplest stores data in tabl
imHo
http://www.ml-class.org/ ■非線形仮説 なぜ新しいアルゴリズムが必要か？ ロジスティック回帰だと、特徴点の２乗、３乗を使おうとすると、特徴が多いと組み合わせが爆発する シグモイド関数 ■ニューロンと脳 ■モデル表現 I j段目のネットワークがsj個のユニット、j+1段目がs{j+1}だとすると、ウェイトΘ行列はs{j+1}×(sj + 1)次元になる。 ■モデル表現 II レイヤーが１段だけと考えると、ロジスティック回帰と同じ！ ■例と直感I ニューラルネットワークで論理演算(AND, OR)を組み立てられる。 ■例と直感II NOT, XNOR レイヤーを重ねると複雑な計算が表現できる。 ■多クラス分類 １対多を使う 最後のアウトプットがクラスの数で、一番大きなものがあてはまると考える。 ■プログラム演習 手書きのアラビア数字の認識。 特徴は、20x20のピクセル
Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th US ed.
Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th US ed. by Stuart Russell and Peter Norvig The authoritative, most-used AI textbook, adopted by over 1500 schools. Table of Contents for the US Edition (or see the Global Edition) Preface (pdf); Contents with subsections I Artificial Intelligence 1 Introduction ... 1 2 Intelligent Agents ... 36 II Problem-solving 3 Solving Problems by Searching ... 63
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村田研究室のページ
http://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/research/person/suyara/RL/TD-Learning/
強化学習1
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