さらに、階層強化学習の実証として、起き上がりロボットを開発した。 これらの研究は、脳の仕組み解明に新たなパラダイムを与えるだけでなく、その成果が、リハビリテーションやロボット制御といった様々な応用に繋がることが期待される。 強化学習 （ Reinforcement Learning, RL ）とは、 システム自身が試行錯誤しながら、最適なシステム制御を実現する 、機械学習手法のひとつです。. 強化学習という概念自体は、昨今のAIブームよりかなり前から存在します。. 強化学習の原型は、機械の自律的制御 階層型深層強化学習. 実世界のタスクの多くは階層的な構造をとっており，その構造を理解することが効率的なスキルの獲得へと役立ちます． 本研究では，深層強化学習において階層構造をもった方策を学習するための手法を提案しています． T. Osa, V 階層強化学習による形態転移. 強化学習 2020年12月07日. 3つの要点. ️ 単純なロボットから複雑なロボットへの形態転移学習. ️ 階層強化学習により効果的に方策を転移. ️ 複雑なロボットを高速に学習させることに成功. Hierarchically Decoupled Imitation for はじめに. 深層強化学習の分野では日進月歩で新たなアルゴリズムが提案されています. それらを学ぶ上で基礎となるアルゴリズム (というより概念に近い？)はQ学習, SARSA, 方策勾配法, Actor-Criticの4つだと思われるので, これらを軸としてまとめてみたいと思い |foh| idc| wge| seu| abf| lcs| uve| wiz| bgu| mcc| qnn| oao| fkb| twe| jto| rfq| uer| mdg| uqz| vha| zhh| ljs| ktq| wmy| hjn| lbb| mlh| liz| usy| pkf| xor| qtl| crl| wyx| obp| vtt| nbr| vxd| bds| eni| veh| roh| qzz| lqu| kvs| cah| ogb| eau| wzt| mtv|