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
カーネルマシン・カーネル法 kernel machines (赤穂 昭太郎 / Shotaro Akaho)
カーネルマシン このページで紹介するのは統計的な学習の話で出て来る、カーネル関数を使った 学習機械の話です。 linux カーネルとかのカーネルではありません。 念のため。 カーネルマシンの代表格として SVM (サポートベクターマシン・ サポートベクトルマシン)、 GP (ガウシアンプロセス、正規過程) などがあります。 チュートリアル 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会チュートリアル講演 赤穂：カーネルマシン, 信学技報 NC-2003-34 PDF file | PS file | HTML (この原稿には図がありません． 忍耐強く読んでください^^;) 印刷版からのミスプリ 発表スライド PDF file | PS file (こちらはイラストつきです^^) リンク集 www.kernel-machines.org: カーネルマシン関係が充実してます．
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Amazon.co.jp: 強化学習: Richard S.Sutton (著), Andrew G.Barto (著), 三上貞芳 (翻訳): 本