全脳アーキテクチャ若手の会第28回勉強会 Keywords: DQN, 強化学習, Episodic Control, Curiosity-driven Exploration
![深層強化学習の動向 / survey of deep reinforcement learning](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6299f40fcecd5f39a577bbc8cea9a01f4ca6a06b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F006b8412f5d94fecb35595742caeff7b%2Fslide_0.jpg%3F8321734)
全脳アーキテクチャ若手の会第28回勉強会 Keywords: DQN, 強化学習, Episodic Control, Curiosity-driven Exploration
前々回(第8回「カメラは2次元画像から+αの時代 - 「カメラ」から「センシングデバイス」)にて、カメラは今後センシングデバイスへと変化していくというトレンドと背景を解説し、それにより2次元情報に+αの情報を付加することができるとお伝えした。その+α情報として前回は3次元について触れたが、今回は波長について解説する。 光はさまざまな波長から構成されていて、例えば人間にとって白く見えるものは可視光領域の400nm~800nmまでの光が均一に混ざっていることを意味する。また、木(植物)を通常のRGBカラーカメラで撮影すると、以下の図のようにGの輝度が大きく反応する。しかし、実際には光はRGBといった3つの大枠のバンドで構成されているのではなく、もっと細かな波長の光から構成されている。たまたまカラーカメラは、この複雑な波長の組み合わせを3つの帯域で大まかに撮像しただけなのである。 もう少し厳密に
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