Vol.26 No.3 (2011/05) 強化学習 – 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
私のブックマーク 強化学習 東京大学 総括プロジェクト機構 牧野 貴樹 はじめに 試行錯誤を通じて環境に適応する学習・制御の枠組みである強化学習について、内容は知らなくとも、耳にしたことのある方は多いと思います。ロボットの制御における行動選択の要として、また、神経科学における報酬・学習のシステムを理解するための鍵として、多くの研究がすすめられている分野です。 ここでは、強化学習の研究に関するページやリソースを紹介します。 強化学習入門 強化学習とは? http://sysplan.nams.kyushu-u.ac.jp/gen/edu/RL_intro.html 九州大学の木村 元先生のページです。web 上で強化学習を日本語で勉強したいなら、ここからはじめるといいでしょう。1999年の記事なので、多少古いですが、考え方を理解する入口としては十分な内容です。 Reinforcement L
私のブックマーク: Latent Topic Model (潜在的トピックモデル)
東京大学 情報基盤センター助教 佐藤 一誠 (Issei Sato) URL: http://www.r.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/~sato/ はじめに 近年、Topic modelと呼ばれる確率的潜在変数モデルが、機械学習とデータマイニングの境界分野で盛んに研究されています。また、Topic modelは、自然言語処理、画像処理、Web解析など様々な応用分野でも多くの適用例が報告されています。 ここでは、Topic modelの研究に関する情報を紹介します。 国際会議 機械学習およびデータマイニングでは、主に国際会議で最先端の議論がされているため、主要国際会議を把握しておくことが重要です。Topic modelの研究では、主に以下の国際会議が重要視されています。 Neural Information Processing Systems (NIPS) Internati
私のブックマーク: 強化学習
東京大学 総括プロジェクト機構 牧野 貴樹 はじめに 試行錯誤を通じて環境に適応する学習・制御の枠組みである強化学習について、内容は知らなくとも、耳にしたことのある方は多いと思います。ロボットの制御における行動選択の要として、また、神経科学における報酬・学習のシステムを理解するための鍵として、多くの研究がすすめられている分野です。 ここでは、強化学習の研究に関するページやリソースを紹介します。 強化学習入門 強化学習とは? http://sysplan.nams.kyushu-u.ac.jp/gen/edu/RL_intro.html 九州大学の木村 元先生のページです。web 上で強化学習を日本語で勉強したいなら、ここからはじめるといいでしょう。1999年の記事なので、多少古いですが、考え方を理解する入口としては十分な内容です。 Reinforcement Learning: An In
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