Gymで強化学習⑥ベルマン方程式 1 澁谷直樹 2023年2月19日 23:18 前回の記事ではマルコフ決定過程について解説しました。今回は、ベルマン方程式を導いて強化学習において報酬の最大化の意味を数式化します。ベルマン方程式は、これまでに導入した概念を数式化していけばたどり着くことができます。なお、期待値や割引率などこれまで話していないことも登場しますが計算としては単純なので追って解説します。最終的にはポリシーを含めたベルマン方程式から強化学習の全体像を見渡します。では、一つ一つ強化学習の概念を数式化していきましょう。 ダウンロード copy ここから先は 6,184字 / 1画像 キカベン・読み放題 ¥1,000 / 月 初月無料 人工知能、機械学習、ディープラーニング関連の用語説明、研究論文の概要、プログラミングの具体例などの読み応えのある新しい記事が月に4−5本ほど追加されます。また、気になるAIニュースや日常の雑観などは随時公開しています。 メンバー限定の会員証が発行されます 活動期間に応じたバッジを表示 メンバー限定掲示板を閲覧できます メンバー特典記事を閲覧できます メンバー特典マガジンを閲覧できます このメンバーシップの詳細 ログイン #ポリシー #強化学習 #行動価値関数 #状態価値関数 1 この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか? サポート