Page Index - Shinichi0713/RL-study GitHub Wiki
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- Home
- 強化学習の学習フレームワークマップ
- 強化学習の応用範囲
- 強化学習の効率的な学習
- 1. 強化学習の基本概念を理解する
- 2. 代表的なアルゴリズムを紙と手計算で体験
- 3. シンプルなプログラム実装
- 4. 可視化・デバッグを重視
- 5. 実践的な環境に挑戦
- 6. 探索と活用(Exploration vs Exploitation)の工夫
- 7. 論文や先行研究を読む
- 8. 自作環境や応用課題に挑戦
- 9. 学習の壁にぶつかったら
- 10. コミュニティで学ぶ
- まとめ:おすすめ学習シナリオ例
- 補足
- 用語
- DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)
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- DQNのロス関数
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- LangGraphのエージェント
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- REINFORCEのロス関数
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- SAC(Soft‐Actor‐Critic)
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- TD誤差(Temporal Difference Error)
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- アクタークリティック(actor‐critic)
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- オンポリシー vs オフポリシー
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- ダブルDQNで強化学習
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- モデルフリー VS モデルベース
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- レイアウト最適化における強化学習
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- 強化学習で用いる主要な関数
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- 強化学習の方策ベースと価値ベースの違い
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- 強化学習の練習環境
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- 方策ベースの手法
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- 状態価値関数と行動価値関数
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- 状態価値関数のベルマン方程式の導出
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- 環境設計の要点
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- 連続 離散に適した強化学習のフレームワーク
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- 適格度トレース
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