GANではDiscrimianatorはひたすらWasserstein距離を正確に計算しようとし、Generatorは正確になってきたWasserstein距離を最小化するように訓練されます。はじめましての方、はじめまして。2019年に慶應理工へ入学し、その後情報工学科に進学して今現在B4、無事ストレートでの卒業ができそうなYuWdと申します。ご自由にお読みください。記事自体結構長いので、ご自身の興味のあるところだけ読んでもらっても構いません。目次から気になるところを見てもらえると嬉しいです。(もちろん通しで読んでもらうのが一番嬉しい。はじめましての方、はじめまして。2019年に慶應理工へ入学し、その後情報工学科に進学して今現在B4、無事ストレートでの卒業ができそうなYuWdと申します。何がどうした、という述語とその項からなる構造のことである。「Y=Xと交換可能であり、2つの要素が一致すること」を指定(してい)、「Y=Xとすることができず、YがXの属性を表すこと」を措定(そてい)と呼ぶ。SAC(Soft-Actor-Critic)の理論的背景はSoft-Q学習からきており、従来の目的関数に方策エントロピー項を加え、より多様な探索を可能にした手法です。