【入門】強化学習 - Qiita
強化学習では何をしていくかというと、 「将来の価値を最大化するような行動を学習」 していきます。 強化学習のモデル 強化学習の基本的な仕組みは次のようになっています。 以下の$t$は任意のステップを示します エージェント（意思決定者）: 意思決定と学習を行う主体 環境: エージェントが相互作用を行う対象 状態: 環境がエージェントの行動を反映した上で、エージェントに与える状況, $s_t$ 行動: $a_t$ 報酬: $r_t$ 方策: $π_t(s, a)$:確率分布で表される行動戦略。任意の状態において、ある行動をとる確率を示す まず環境からある「状態」$s_t$が与えられ → 「エージェント」が「方策」 $\pi_t(s,a)$ に従い「行動」$a_t$を選択し → 次のステップに「環境」から「報酬」$r_{t+1}$と「状態」$s_{t+1}$をフィードバックとしてもらう という流
DeepLearningの歴史、学習方法について (E資格対策) - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 順伝播型ネットワークの項目と学習について書きます。 目次 DeepLearningの歴史 分析の流れ 学習方法 DeepLearningの歴史 まずディープラーニングがどのように発展していったのかお話しします。 第一次ニューラルネットワークブーム ある時、脳の神経細胞を仕組みを再現した人工ニューロンを作ります。 人工ニューロンとは上図のようなものを指します。 この複数の信号から1つの信号を出力するアルゴリズムをパーセプトロンと呼びます。 この人工ニューロンを2つ重ねるとが学習できるらしくブームが起こります。下図。 ですが世の中の多くを占
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