Gymで強化学習㊷Actor-Critic:理論編 澁谷直樹 2023年10月11日 21:58 前回は、マウンテン・カー(連続値)の環境にREINFORCEを適用し実験しました。多少工夫は必要でしたが最終的には毎回ゴールに到着できるようになりました。今回は、Actor-Criticの理論的な側面を解説します。といっても、Actor-Criticの理論は、REINFORCEの延長線上にあります。よって、ポリシー勾配法の一種になります。では、さっそく始めましょう。 ダウンロード copy ここから先は 3,980字 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 #強化学習 #深層強化学習 #REINFORCE #ActorCritic この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか? 記事をサポート