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
【人工知能】物理エンジンで人工生命つくって学習させた
運動学習させました。この仮想生物が試行錯誤をして動き方を学習しました。この動画はマルチエージェント進化シミュレータのanlifeを開発していたときに作りました。2020/10/4 追記この後作ったゾンビを宮崎駿監督にみていただいたところが2016年にNHKで放送され一部話題になりました。2016年超会議での超人工生命の生放送企画を経て、ドワンゴにて新たな人工生命を開発することに→ リリース後半年でサービスクローズ人工生命を作る会社を立ち上げました→ https://attructure.com/
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