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【強化学習】価値反復法 - いきなり最適方策を推定!【GPIの元ネタ】RL vol. 12 #172 #VRアカデミア #ReinforcementLearning

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高評価: 127件

再生: 6,130回

公開日: 2024年2月25日

価値反復法では、ベルマン最適作用素を用いることで、いきなり最適方策を手に入れることができます。マルコフ決定過程を知る必要があり、状態数が多いと使えないですが、これも基礎で大事なアルゴリズムです!

【プレイリスト】
https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxI1OywfnxXCDTWGtYL2NxJR

【目次】
00:00 オープニング
00:42 価値反復法とは
03:25 今の状況のおさらい
04:47 復習
07:31 ベルマン最適作用素
12:48 最適方策を計算
15:18 まとめ
17:37 エンディング

【参考文献】
分析モデル入門
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私の本! この動画シリーズは、この第3部 強化学習 の内容を動画向けにアレンジ、大幅追加、大幅削除したものです。
合わせてみていただくと分かり易いかと!

強化学習(第2版)
https://amzn.to/3K4QsR8
Sutton 先生の「強化学習」本の和訳です。分厚いですが、時間があり、基礎をしっかり学びたい人におすすめ!
ちなみに、英語版は公式で pdf もダウンロードできます → http://incompleteideas.net/book/

強化学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
https://amzn.to/44R2XYr
理論家向けの方にはこちら!
しっかりと数式が解説されており、基礎の理論をしっかりと学ぶことができます。

機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習
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手を動かしながら学びたい人向け!
サンプルコードとともに、基礎的な強化学習アルゴリズムを学べます!

将棋AIで学ぶディープラーニング
https://www.amazon.co.jp/dp/B07B7JJ929
強化学習というと、将棋 AI を思い浮かべる人も少なくないはず!
そういう人におすすめ!
将棋 AI 向けの強化学習は、他の参考文献にある方法とはかなり異なる方法で作られます。
将棋を目指す方は、ぜひこれを見てみてください!
更に強いのを作るならこれ → https://amzn.to/3pU1aDa

強化学習の基礎と深層強化学習
https://www.slideshare.net/ShotaImai3/rlssdeepreinforcementlearning
合間に広告が貼ることが極めて重い欠点ですが、内容は素晴らしく、全体感を見渡すことができます。

【宣伝:本も買ってね!】
データサイエンスに頻出の分析モデルを、全領域、深く、書きあげました!
本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 https://amzn.to/3Ng0nC7

【宣伝2:クラファンやってるよ!】
活動継続のためのご支援をお願いしています。詳細はこちら!
クラファン(月額)はこちら → https://community.camp-fire.jp/projects/view/709000
(クラファン始めた理由の動画 → https://www.youtube.com/watch?v=vXY34njwL4o

【終わりに】
ご視聴ありがとうございました!
面白かったら高評価、チャンネル登録お願いします。
動画の質問、感想などは、コメント欄や Twitter にどうぞ!
お仕事、コラボのご依頼、インターンの応募は、公式 WebPage や Twitter の DM からお願い致します。

AIcia Solid Project - Official Website - https://sites.google.com/view/aicia-official/top
動画生成:AIcia Solid (Twitter: https://twitter.com/AIcia_Solid/ )
動画編集:AIbis Solid (妹)

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Logo: ChikakoHorioさん ( https://twitter.com/ChikakoHorio )
Model Design by: ばんちょうさん( https://twitter.com/k_ban_ )ママ!
3D Model by: キツネツキさん( https://twitter.com/_kitsune_tsuki_ ) パパ!

説明文の続きを見る

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Hqdefault強化学習の探検

強化学習の基礎から深層強化学習まで解説します。 将来的に、以下の内容をカバーする予定です: 1. 強化学習とは 2. 基礎的アルゴリズム (Tabular Reinforcement Learning) 3. 深層強化学習 (Deep Reinforcement Learning) 4. 探索技法 5. AlphaGo 6. LLM, Diffusion Models と強化学習

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