強化学習とは？(What is Reinforcement Learning?)
強化学習の概要，応用上の利点，適用例，基礎理論，代表的手法，応用に必要な技術などの説明。 本ページの記述は下記の解説記事をもとにWEB用に修正したものである： 木村 元，宮崎 和光，小林 重信： 強化学習システムの設計指針， 計測と制御, Vol.38, No.10, pp.618--623 (1999), 計測自動制御学会. 6 pages, postscript file, sice99.ps (1.31MB) PDF file, sice99.pdf (148KB) 第１章： 強化学習の概要 1.1 強化学習 (Reinforcement Learning) とは? 1.2 制御の視点から見た強化学習の特徴 1.3 応用上期待できること 第２章： 強化学習の適用例：ロボットの歩行動作獲得 第３章： 強化学習の基礎理論 3.1 マルコフ決定過程(Markov decision proc
Latent Dirichlet Allocations(LDA) の実装について - 木曜不足
昨日の "Latent Dirichlet Allocations in Python" の続きで実験結果を載せようかと思ったけど、先にやっぱりもうちょっと LDA を説明しておこう。 LDA の初出は [Blei+ 2003] Latent Dirichlet Allocation 。 ただし [Blei+ 2003] で "LDA" としているのはトピック-単語分布がただの多項分布(事前分布無し)のもの。"LDA" としてよく目にするトピック-単語多項分布にディリクレ事前分布が入ったものは "Smoothed LDA" として記載されている(確かにβでスムージングしているのと等価)。 今回実装した LDA も後者の "Smoothed LDA"。 その LDA はこんな感じ。αとβはハイパーパラメータだから、チビ黒丸で書いて欲しいんだけどね。 (図は Wikipedia-en の LD
LDAを利用した、twitter上のユーザ類似度判定システム - risuo's blog
大学院で自然言語処理の研究をしつつ、ブログタイトルのようなものを趣味的にチマチマと作っていまいた。個人的になかなか面白い解析結果が出たと思ったのでご紹介します。 目標： １．twitter上で、ある入力ユーザ（自分でなくてもよい）と興味の対象が似ているユーザを発見する ２．興味あるトピックには、どういう単語が含まれているか発見する 手法： １．１ユーザのツイート全体を１つの文書としてモデリングし、ＬＤＡで解析 ２．全てのユーザについて、トピック-ユーザの特徴ベクトルの距離を使って類似度を計算 特徴： １．巷にあるソーシャルネットワーク系の解析でありがちな、ユーザ同士のリンク情報を全く使っていない ２．トピックの次元は語彙の次元と比べてかなり小さい（1/(10^3)くらい）ので、単に単語の頻度を数えるのと比べて柔軟 解析結果ですが、とりあえずpythonの処理系が動作する環境で確認できるよう
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
http://nao.s164.xrea.com/RL-FAQ-j.html
自然言語処理研究会 - tsubosakaの日記
