巡回セールスマン問題を深層強化学習で解いてみる - Qiita
強化学習はデータ探索の試行錯誤を伴うため、達成精度に対する必要データ量の効率は悪くなる傾向にあります。一方、性質の良くない系列（不正解）も含めて様々な詳細パターンを経験するため、最終的にはより豊富な表現が得られる可能性も秘めています。実際、参照論文では、元の教師ありの結果と比較し、より良い性能を発揮したことが報告されています。 一方、強化学習の大きなメリットは、ルールや達成したい目的のみから、supervisionやドメイン知識無しで自律的に学習を進めることができる点です。この論文のアプローチは、AlphaGo Zero3のように、ヒューリスティクスに準ずる（もしくは置き換わる）ような組合せ生成パターンを、ルールのみからスクラッチ学習しようという精力的な試みとなっています。 以上から推察される通り、本アプローチの適用ケースとしては - ヒューリスティクスが与えにくいような条件が複雑な難しい
Curiosity-driven Exploration by Self-supervised Prediction
In many real-world scenarios, rewards extrinsic to the agent are extremely sparse, or absent altogether. In such cases, curiosity can serve as an intrinsic reward signal to enable the agent to explore its environment and learn skills that might be useful later in its life. We formulate curiosity as the error in an agent's ability to predict the consequence of its own actions in a visual feature sp
Reinforcement Learning: An Introduction
The MIT Press Cambridge, Massachusetts London, England
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Large-Scale Study of Curiosity-Driven Learning
GitHub - icoxfog417/baby-steps-of-rl-ja: Pythonで学ぶ強化学習 -入門から実践まで- サンプルコード
Engadget | Technology News & Reviews
強化学習その1
SSSSLIDE
強化学習を ベイズで理解する
