手法証拠記録
Deep Reinforcement Learning
Deep Reinforcement Learning combines neural networks with reinforcement learning so an agent learns by interacting with an environment, popularised by Mnih and colleagues' 2015 Nature work on human-level Atari control. Instead of learning from a fixed labelled dataset, the agent takes actions, observes rewards, and gradually shapes a policy that maximises long-run return.
出典記録
引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。
Deep Reinforcement Learning (DQN / PPO / A3C)
分類的手法記録 · ml-model / deep-learning
- Mnih, V. et al. (2015). Human-Level Control through Deep Reinforcement Learning. Nature, 518, 529–533. · DOI 10.1038/nature14236
- Schulman, J. et al. (2017). Proximal Policy Optimization Algorithms. arXiv:1707.06347. · URL
キュレーションされた主張
主張は証拠台帳に永続化され、それぞれが独自の評価を持っています。
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関連手法
手法グラフから生成され、機械が提案した関係として表示されます — 証拠主張は推論されません。