Page Index - Shinichi0713/Reinforce-Learning-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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• PPOとは
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• REINFORCEのロス関数
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• RL LLM
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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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• エージェントの違い
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• オンポリシー vs オフポリシー
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• ジョブスケジューリング問題
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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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• 学習が進んだモデルでのみnanが発生
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• 巡回セールスマン問題
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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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• 方策勾配法
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• 最適化問題with強化学習
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• 模倣学習
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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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• 逆強化学習について
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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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