このUCB値が最も高い選択肢をステップ毎に選択します。アルゴリズム的には以下のようになります。バンディット問題を用います。今回は5つのアームがあり、3つ目のアームの期待報酬値が最も高い設定とします。上述したプログラムを実行すると、以下のようなステップ毎の獲得報酬の推移を出力します。ClimbingQ学習のQ値を用いて、方策を山登り的に更新していく手法です。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。ぬ吉.com大学院、某IT企業で機械学習関連のプロジェクトに携わっていました。趣味は機械学習、アプリ開発、FX等の投資。記事に間違いがあれば、Twitterかコメントで教えていただければと思います。質問があれば、Twitterで連絡いただければと思います。進化計算ゲーム理論IT技術系まとめ投資全般ホーム検索トップサイドバーたぬ吉.com大学院、某IT企業で機械学習関連のプロジェクトに携わっていました。趣味は機械学習、アプリ開発、FX等の投資。記事に間違いがあれば、Twitterかコメントで教えていただければと思います。質問があれば、Twitterで連絡いただければと思います。Learning2マルチエージェント強化学習30マルチエージェント深層強化学習2評価用問題3方策勾配法1深層強化学習5行動選択1推薦アルゴリズム1機械学習11回帰3教師あり学習3教師なし学習2雑多なこと14colab2GPU1サーベイ6メモ2脳科学1遊び実験3雑記2他大学院受験1英語1メタ情報ログイン投稿フィードコメントフィードWordPress.orgタイトルとURLをコピーしました。