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Qテーブルを使った強化学習のアルゴリズムについて

babbleman

総合スコア107

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2019/06/06 03:08

ただいまQテーブルを使った強化学習のアルゴリズムについて勉強しているのですがアルファ、ガンマを使った例の式の導出は数学的に証明されているものなのでしょうか?

最適化されている公式なのでしたらその導出方法を教えていただきたいです。

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tiitoi

2019/06/06 03:15

> アルファ、ガンマを使った例の式 どの式のことを言っているのかわかりません。 記載するか、その式の記載があるページの URL を貼るなどしてください。 本件とは関係ないですが、過去の質問は放置せず、クローズする等なんらかの対応を行ってください。
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2019/06/06 03:25

ベルマン方程式のことですかね? http://seiya-kumada.blogspot.com/2018/02/blog-post.html このサイトが参考になりますよ。 根本的な目的、「報酬の期待値を最大にする」ということです。 なので、割引報酬和の期待値を式に表してから、それをいい感じの式に変形するって感じだった気がします。
babbleman

2019/06/18 03:25

質問が曖昧であった為自己解決にします
guest

回答1

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自己解決

質問が曖昧であった為自己解決にします

投稿2019/06/18 03:25

babbleman

総合スコア107

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