記事の紹介：強化学習における Golang の機械学習アプリケーションの紹介 強化学習は、環境と対話し、報酬フィードバックに基づいて最適な動作を学習する機械学習手法です。 Go 言語には並列処理、同時実行性、メモリ安全性などの機能があり、強化学習に有利です。実践的なケース: Go 強化学習 このチュートリアルでは、Go 言語と AlphaZero アルゴリズムを使用して Go 強化学習モデルを実装します。ステップ 1: 依存関係をインストールする gogetgithub.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/gogogetgithub.com/golang/protobuf/ptypes/times

2024-05-08 コメント 0  514

記事の紹介：強化学習における報酬設計の問題には、特定のコード例が必要です。強化学習は、環境との相互作用を通じて累積報酬を最大化するアクションの実行方法を学習することを目的とした機械学習手法です。強化学習では、報酬は重要な役割を果たし、エージェントの学習プロセスにおける信号であり、エージェントの行動を導くために使用されます。ただし、報酬の設計は難しい問題であり、合理的な報酬の設計は強化学習アルゴリズムのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。強化学習では、報酬はエージェント対環境として考えることができます。

2023-10-08 コメント 0  1453

記事の紹介：強化学習におけるアルゴリズム選択の問題には、特定のコード例が必要です。強化学習は、エージェントと環境の間の相互作用を通じて最適な戦略を学習する機械学習の分野です。強化学習では、適切なアルゴリズムを選択することが学習効果にとって非常に重要です。この記事では、強化学習におけるアルゴリズム選択の問題を調査し、具体的なコード例を示します。強化学習では、Q-Learning、DeepQNetwork (DQN)、Actor-Critic など、選択できるアルゴリズムが多数あります。適切なアルゴリズムを選択する

2023-10-08 コメント 0  1203

記事の紹介：PHP を使用して強化学習アルゴリズムを構築する方法 はじめに: 強化学習は、環境と対話することで最適な意思決定を行う方法を学習する機械学習手法です。この記事では、PHP プログラミング言語を使用して強化学習アルゴリズムを構築する方法を紹介し、読者の理解を助けるコード例を提供します。 1. 強化学習アルゴリズムとは何ですか? 強化学習アルゴリズムは、環境からのフィードバックを観察することによって意思決定を行う方法を学習する機械学習手法です。他の機械学習アルゴリズムとは異なり、強化学習アルゴリズムは既存のデータのみに基づいているわけではありません。

2023-07-31 コメント 0  714

記事の紹介：深層強化学習技術は、人工知能の分野の一つとして大きな注目を集めており、複数の国際コンペティションで優勝しており、パーソナルアシスタント、自動運転、ゲームインテリジェンスなどの分野でも広く利用されています。深層強化学習を実現するプロセスにおいて、ハードウェア リソースが限られている場合、効率的で優れたプログラミング言語である C++ が特に重要になります。深層強化学習は、その名前が示すように、深層学習と強化学習の 2 つの分野のテクノロジーを組み合わせたものです。簡単に理解すると、ディープ ラーニングとは、多層のニューラル ネットワークを構築することでデータから特徴を学習し、意思決定を行うことを指します。

2023-08-21 コメント 0  1150

記事の紹介：強化学習 (RL) は、教師あり学習と教師なし学習の間の機械学習アルゴリズムです。試行錯誤と学習を通じて問題を解決します。トレーニング中、強化学習では一連の決定が行われ、実行されたアクションに基づいて報酬または罰が与えられます。目標は、報酬総額を最大化することです。強化学習には自律的に学習して適応する能力があり、動的な環境で最適化された意思決定を行うことができます。従来の教師あり学習と比較して、強化学習は明確なラベルのない問題により適しており、長期的な意思決定の問題で良好な結果を達成できます。強化学習の核心は、エージェントが実行したアクションに基づいてアクションを強制することであり、エージェントは全体的な目標に対するアクションのプラスの影響に基づいて報酬を受け取ります。強化学習アルゴリズムには、モデルベース学習アルゴリズムとモデルフリー学習アルゴリズムの 2 つの主なタイプがあります。

2024-01-24 コメント 0  711

記事の紹介：Python の深層強化学習とは何ですか?深層強化学習 (DRL) は、近年、人工知能の分野、特にゲーム、ロボット、自然言語処理などのアプリケーションにおいて重要な研究の焦点となっています。 TensorFlow、PyTorch、Keras など、Python 言語に基づく強化学習および深層学習ライブラリを使用すると、DRL アルゴリズムをより簡単に実装できます。深層強化学習の理論的基礎

2023-06-04 コメント 0  1830

記事の紹介：強化学習における報酬関数設計の問題 はじめに 強化学習は、エージェントと環境の間の相互作用を通じて最適な戦略を学習する方法です。強化学習では、報酬関数の設計がエージェントの学習効果にとって重要です。この記事では、強化学習における報酬関数の設計の問題を調査し、具体的なコード例を示します。報酬関数の役割と目標報酬関数は強化学習の重要な部分であり、特定の状態でエージェントが取得する報酬値を評価するために使用されます。その設計は、エージェントが最適なアクションを選択することで長期的な疲労を最大化するようにガイドするのに役立ちます。

2023-10-09 コメント 0  1750

記事の紹介：階層型強化学習 (HRL) は、高レベルの行動と意思決定を階層的に学習する強化学習手法です。従来の強化学習手法とは異なり、HRL はタスクを複数のサブタスクに分解し、各サブタスクでローカル戦略を学習し、これらのローカル戦略を組み合わせてグローバル戦略を形成します。この階層的な学習方法により、高次元の環境や複雑なタスクによって引き起こされる学習の困難さを軽減し、学習の効率とパフォーマンスを向上させることができます。階層的な戦略を通じて、HRL はさまざまなレベルで意思決定を行い、より高いレベルのインテリジェントな動作を実現できます。このアプローチは、ロボット制御、ゲームプレイ、自動運転などの多くの分野に応用できます。

2024-01-22 コメント 0  1426

記事の紹介：人工知能技術の発展に伴い、強化学習は重要な人工知能技術として、制御システムやゲームなどの多くの分野で広く使用されています。人気のあるプログラミング言語として、Python は多くの強化学習アルゴリズムの実装も提供します。この記事ではPythonでよく使われる強化学習アルゴリズムとその特徴を紹介します。 Q-learningQ-learning は、価値関数に基づく強化学習アルゴリズムであり、価値関数を学習することで行動戦略を導き、エージェントが環境内で選択できるようにします。

2023-06-04 コメント 0  1419

記事の紹介：強化学習 (RL) は、エージェントが試行錯誤を通じて学習する機械学習方法です。強化学習アルゴリズムは、ゲーム、ロボット工学、金融などの多くの分野で使用されています。 RL の目標は、期待される長期利益を最大化する戦略を発見することです。強化学習アルゴリズムは、通常、モデルベースとモデルフリーの 2 つのカテゴリに分類されます。モデルベースのアルゴリズムは、環境モデルを使用して最適な行動経路を計画します。このアプローチは、環境の正確なモデリングと、そのモデルを使用したさまざまなアクションの結果の予測に依存しています。対照的に、モデルフリー アルゴリズムは環境との相互作用から直接学習するため、環境の明示的なモデリングを必要としません。この方法は、環境モデルの取得が困難または不正確な状況に適しています。実際の比較では、モデルフリーの強化学習アルゴリズムは、

2024-03-19 コメント 0  940

記事の紹介：深層強化学習（DeepReinforcementLearning）は、深層学習と強化学習を組み合わせた高度な技術で、音声認識、画像認識、自然言語処理などの分野で広く利用されています。 Go 言語は、高速、効率的、信頼性の高いプログラミング言語として、深層強化学習の研究に役立ちます。この記事では、Go言語を使用して深層強化学習の研究を行う方法を紹介します。 1. Go 言語と関連ライブラリをインストールし、深層強化学習に Go 言語の使用を開始します。

2023-06-10 コメント 0  1252

記事の紹介：オフライン強化学習アルゴリズム (オフライン RL) は、強化学習の最も一般的なサブ方向の 1 つです。オフライン強化学習は環境と対話せず、以前に記録されたデータからターゲットのポリシーを学習することを目的としています。オフライン強化学習は、データ収集に費用がかかるか危険であるが、大量のデータが存在する可能性がある分野 (ロボット工学、産業用制御、自動運転など) において、オンライン強化学習 (オンライン RL) と比較して特に魅力的です。ポリシー評価に Bellman ポリシー評価演算子を使用する場合、現在のオフライン強化学習アルゴリズムは、X の差に応じて RL ベース (x=π) と模倣ベース (x=μ) に分けることができます。ここで、π がターゲットです。戦略、μ は行動戦略です

2023-04-11 コメント 0  1019

記事の紹介：李世ドル、柯潔らトップ国際棋士を破ったAlphaGoは、李世ドルを破った初代AlphaGo Lee、柯潔を破った第2世代AlphaGo名人、合計3回の反復があったことは多くの人が知っている。 、最初の 2 つを破った第 2 世代の AlphaGo Master、第 3 世代の AlphaGo Zero。 AlphaGo のチェスのスキルが世代を重ねるごとに向上していく理由は、実は AI テクノロジーにおける明らかな傾向、つまり強化学習の割合の増加によるものです。近年、強化学習はさらなる「進化」を遂げており、この「進化した」強化学習を人々は深層強化学習と呼んでいます。ただし、深層強化学習エージェントのサンプル効率は低いため、実際の問題への適用は大幅に制限されます。最近の

2023-05-04 コメント 0  1193

記事の紹介：ABテストはオンライン実験で広く使われている手法です。その主な目的は、ページまたはアプリケーションの 2 つ以上のバージョンを比較して、どのバージョンがより優れたビジネス目標を達成しているかを判断することです。これらの目標は、クリックスルー率、コンバージョン率などです。対照的に、強化学習は、試行錯誤学習を使用して意思決定戦略を最適化する機械学習方法です。ポリシー勾配強化学習は、最適なポリシーを学習することで累積報酬を最大化することを目的とした特別な強化学習手法です。どちらもビジネス目標の最適化において異なる用途を持っています。 AB テストでは、さまざまなページのバージョンをさまざまなアクションと考え、ビジネス目標は報酬シグナルの重要な指標と考えることができます。最大限のビジネス目標を達成するには、次のことを選択できる戦略を設計する必要があります。

2024-01-24 コメント 0  1001

記事の紹介：犬を訓練する最良の方法は、ご褒美システムを使用して、良い行動にはご褒美を与え、悪い行動には罰を与えることです。同じ戦略は、強化学習と呼ばれる機械学習にも使用できます。強化学習は、問題に対する最適な解決策を見つけるための意思決定を通じてモデルをトレーニングする機械学習の分野です。モデルの精度を向上させるために、正の報酬を使用してアルゴリズムが正解に近づくように促し、負の報酬を使用して目標からの逸脱を罰することができます。目標を明確にしてからデータをモデル化するだけで、モデルはデータとの対話を開始し、手動介入なしで独自にソリューションを提案します。強化学習の例 犬のトレーニングを例に挙げると、犬用ビスケットなどのご褒美を与えて犬にさまざまな動作をさせます。犬は一定の戦略に従って報酬を追求するため、命令に従い、おねだりなどの新しい行動を学習します。

2024-01-22 コメント 0  1409

記事の紹介：ディープラーニング技術の継続的な開発により、人工知能はさまざまな業界でますます使用されています。さまざまなプログラミング言語の中でも、サーバーサイド言語として人気のある PHP は、ユーザー行動分析に深層強化学習テクノロジーを使用することもできます。ディープラーニングは、大量のデータをトレーニングすることでパターンや規則性を発見する機械学習テクノロジーです。深層強化学習は、深層学習と強化学習を組み合わせた手法で、複雑な意思決定の問題を解決するために使用されます。 PHP で深層強化学習を実装するには、関連する PHP ライブラリとボックスを使用する必要があります

2023-05-26 コメント 0  1011

記事の紹介：現在のシーケンス モデリング タスクにおいて、Transformer は最も強力なニューラル ネットワーク アーキテクチャであると言えます。また、事前トレーニングされた Transformer モデルは、プロンプトを条件として使用したり、コンテキスト内学習を使用して、さまざまな下流タスクに適応したりできます。大規模な事前トレーニング済み Transformer モデルの汎化能力は、テキスト補完、言語理解、画像生成などの複数の分野で検証されています。昨年以来、オフライン強化学習 (オフライン RL) をシーケンス予測問題として扱うことで、モデルがオフライン データからポリシーを学習できることを証明する関連研究が行われてきました。しかし、現在のアプローチは、学習を含まないデータからポリシーを学習するか、

2023-04-12 コメント 0  1860

記事の紹介：Xueqiangguoにはコンピュータ版があり、これはPC Webバージョンです。 Xuexueqiangguo は中国共産党中央委員会宣伝部が担当する学習プラットフォームであり、PC クライアントとモバイル クライアントの 2 つの端末で構成され、PC ユーザーは Web サイトにログインしたり、検索エンジンで検索および閲覧したりできます。モバイル ユーザーは、さまざまなモバイル アプリケーション ストアから無料でダウンロードして使用できます。 Xuexueqiangguo の PC 版には、「新しいアイデアの学習」、「文化の学習」、「グローバルな視点」など、17 セクションに分かれた 180 以上の初級コラムがあります。

2023-03-02 コメント 0  27397

記事の紹介：この記事では主に JavaScript 強化学習の一般的な基礎知識を紹介しますので、必要な方は参考にしてください。

2016-05-16 コメント 0  1289