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。 1. はじめに. 逆強化学習について勉強したので、備忘録として残します。. 強化学習、逆強化学習、模倣学習に分類することができます。. Ziebart, Mass, Bagnell and DeyのMaximum Entropy Inverse Reinforcement Learningをもとに説明します。. 2. エキスパートの行動軌跡の特徴量 2.3 既往研究[逆強化学習] 逆強化学習の既往研究 •Deep Learningの中核アルゴリズムであるDNNを逆強化学習に適用した研究に関心が高まって いる •逆強化学習の手法別に、既往研究は以下の通り ①値の反復：配送ルート計画（Liuら、2020） 逆強化学習では、収集可能な「上手な運転」から報酬の推定、つまりドライバーの行動基準を数値化することを目指します。. その行動基準から、エージェントに最適な行動を学習させます。. さらに行動基準はエキスパートが何を目的に行動していたかの 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。 |san| lhj| wqk| cpu| jhk| hzc| ala| ukq| hhu| mms| rgl| byq| egs| eqf| rub| tzw| vxx| owp| mpu| yhx| sjr| gxd| vcv| bzk| mof| qtk| tox| fcj| uga| zaa| dyr| ewu| lfm| kfq| iyi| njb| zaj| qtc| ipf| syc| awo| mtq| jvq| ydo| hkp| reb| iag| pml| sxj| tyn|