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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。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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。

Q&A

2回答

1078閲覧

lambda 式について

teefpc

総合スコア112

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。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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2021/02/20 03:22

編集2021/02/20 03:36

lambda 式について質問です。

Python

1 2# Example 3 4def increment(n): 5 return n + 1 6 7class Calc(): 8 def __init__(self, n): 9 self.n = n 10 pass 11 12 def add(self, n): 13 return self.n + n 14 15 def multiply(self, n): 16 return self.n * n 17 18 19

上記のような1加算関数と計算クラスがある場合、以下のコードはどのように利用することができますか?
参考サイトhttps://note.com/npaka/n/n5d7d235ad8bc

Python

1calc = Calc([lambda: increment(3)]) 2

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回答2

0

文法的にできることを考えてみました。

python

1>>> print( calc.n[0]()) 24

とか、

python

1>>> print(calc.add([10])[0]()) 24

とか、

python

1>>> print(calc.add(['Hello'])[1]) 2Hello

とか

python

1>>> print(calc.multiply(10)[9]()) 24

とか、

python

1>>> for x in calc.add([lambda: increment(5)]): 2... print(x()) 3... 44 56

とか、いろいろなことが出来ます。
しかし、機械学習とか教科学習との関連があるかどうかはわかりません。

投稿2021/02/20 08:59

ppaul

総合スコア24670

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teefpc

2021/02/24 23:35

ありがとうございます。いろいろと参考にさせていただきます。
guest

0

どのように利用できるというのはどういう意味なのかわかりませんが、

Calcの初期化引数に、increment(3) を呼び出す関数をしていしているので、 変数n(calc.n)にはそのような関数そのものが設定されます。

calc.add(10) とか multiply(5) とかを呼び出すと、関数と数値の演算(+、 *)はできないというエラーになるでしょうね。

代わりに calc.n() と呼び出すと、increment(3)が実行されて、常に4が返りますね。

ということで、この例ではあまり利用価値のありそうなことにはならないと思います。
こういう回答で意図にあってますかね?

投稿2021/02/20 07:57

TakaiY

総合スコア13788

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