強化学習・MDP - あしたからがんばる ―椀屋本舗昨日黒橋研・河原研合同の勉強会で強化学習について話しました。話している中でわかったこともあるので、整理をするため、そのメモなど。 強化学習とは 一般的に言語処理で用いられる教師あり機械学習とは少し異なります。教師あり学習では入力(観測データ)x と出力(正解ラベル)y が与えられ、P(y|x)をどう解くかという問題になります(雑な説明 一方、強化学習においては、入力(観測データ)x に対してモデルからの出力(action)u があり、それによって観測データx がx' へと変化します。その変化に対する報酬関数(reward function)を定義し、その報酬関数を最大化することによってモデルの振る舞いを決定する、というアプローチになります。 強化学習はモデルの振る舞いの系列と、それに対するデータの変化を扱うことができるので、ロボット制御や対話制御などによく用いられます。 強化学習全体を図に
