tanuki_boosting https://blog.hatena.ne.jp/tanuki_boosting/ 趣味のPython・深層学習 https://tanuki-boosting.hatenablog.jp/ 強化学習 DQNで深層学習と強化学習が出会う： はじめに 強化学習の世界で革命を起こしたDeep Q-Network (DQN)。しかし、その仕組みは初学者にとって理解が難しいものです。この記事では、DQNがどのように深層学習を強化学習に適用しているのか、特に確率漸化式（ベルマン方程式）とニューラルネットワークの関係に焦点を当てて解説します。 1. 強化学習の基本：Q学習とベルマン方程式 強化学習の目的は、環境との相互作用を通じて最適な行動方針（政策）を学習することです。Q学習は、この最適な政策を見つけるための手法の一つです。 Q関数（行動価値関数）とは？ Q関数は、ある状態sで行動aを取った時の期待累… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftanuki-boosting.hatenablog.jp%2Fentry%2F2024%2F07%2F10%2F200020" title="ベルマン方程式x深層学習:価値関数をどうやってNeuralnetworkで近似するの？ - 趣味のPython・深層学習" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2024-07-10 20:00:20 rich https://tanuki-boosting.hatenablog.jp/entry/2024/07/10/200020 1.0 100%