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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

強化学習

強化学習とは、ある環境下のエージェントが現状を推測し行動を決定することで報酬を獲得するという見解から、その報酬を最大限に得る方策を学ぶ機械学習のことを指します。問題解決時に得る報酬が選択結果によって変化することで、より良い行動を選択しようと学習する点が特徴です。

Q&A

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A2Cのpolicy networkとvalue networkの重みはshareされるのか?

shogiOtakku

総合スコア123

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

強化学習

強化学習とは、ある環境下のエージェントが現状を推測し行動を決定することで報酬を獲得するという見解から、その報酬を最大限に得る方策を学ぶ機械学習のことを指します。問題解決時に得る報酬が選択結果によって変化することで、より良い行動を選択しようと学習する点が特徴です。

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投稿2019/02/06 14:34

深層強化学習を勉強しています。

A2Cのpolicy network(のweight)とvalue network(のweight)はshareされるのかわかりません。
chainerは別のネットワークとしていそうです。

MG2033はConv層は共有して最後の層は分かれていそうです

最近のトレンド等も含めてどちらが主流なのでしょうか。
ご存知の方、ご教授いただければ幸いです。よろしくお願いします。

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