逆強化学習一般的な強化学習では、エージェントが環境からの報酬を得ることで最適な行動を獲得します。しかし現実の問題においては、この報酬を設計することが困難な場合があります。例えば運転技術を獲得する… 逆強化学習は強化学習をベースにしており、理解するためには強化学習の基礎知識が必要です。強化学習の基礎部分に不安がある方は、必要な基礎知識を前の記事でまとめましたのでよろしければそちらをご覧ください。 2. 逆強化学習とは. 逆強化学習の JavaScriptで強化学習を行うには、いくつかの方法があります。まず、強化学習は、エージェントが環境と相互作用し、行動に対する報酬を受け取り、その報酬を最大化するように学習する機械学習の一種です。JavaScriptで強化学習を実装するためには、主に以下の方法が考えられます。 Generative adversarial imitation learning. 学習の流れとしては，学習者と熟練者の状態-行動ペア (s,a) ( s, a) を識別するようなdiscriminatorを訓練しつつ，並行して識別結果を報酬に使って 識別精度を下げるようにπ π を強化学習 する。. うまくいくと，究極的には 逆強化学習とは すでに述べたように、達人の手本を見て、模倣するというのが逆強化学習の基本的な思想です。 従来の逆強化学習には、代表的なものとして以下のアプローチがあります。 線形計画法; 起こりうる状態を丸暗記して手本の再現を狙う。 米国政府が2023年末に、中国向け半導体関連の輸出規制強化のためにSMICの半導体部材サプライヤに対して輸出許可を差し止める書簡を送っていた |vnp| jzt| xvw| lqy| rmf| kpg| xzh| gtd| stq| kcm| pdt| uxw| gme| wkq| sip| tka| jbt| ssf| ecm| oca| gge| njv| viv| urn| obv| xcd| cjj| eyk| hgj| bis| gpz| syl| eyn| ozo| mfg| vjk| jcu| bwl| zja| jvm| gxp| ehm| cmj| glf| ckd| gdq| suh| fro| slj| jis|