論文の概要: An Introduction to Reinforcement Learning: Fundamental Concepts and Practical Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07712v1
• Date: Tue, 13 Aug 2024 23:08:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-16 15:59:30.722261
• Title: An Introduction to Reinforcement Learning: Fundamental Concepts and Practical Applications
• Title（参考訳）: 強化学習入門-基本概念と実践的応用
• Authors: Majid Ghasemi, Amir Hossein Moosavi, Ibrahim Sorkhoh, Anjali Agrawal, Fadi Alzhouri, Dariush Ebrahimi,
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、人工知能(AI)の一分野であり、累積報酬を最大化するために環境と対話して意思決定を行うための訓練エージェントに焦点を当てている。 本稿では,その中核となる概念,方法論,最近の傾向,学習資源について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1699526199304007
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement Learning (RL) is a branch of Artificial Intelligence (AI) which focuses on training agents to make decisions by interacting with their environment to maximize cumulative rewards. An overview of RL is provided in this paper, which discusses its core concepts, methodologies, recent trends, and resources for learning. We provide a detailed explanation of key components of RL such as states, actions, policies, and reward signals so that the reader can build a foundational understanding. The paper also provides examples of various RL algorithms, including model-free and model-based methods. In addition, RL algorithms are introduced and resources for learning and implementing them are provided, such as books, courses, and online communities. This paper demystifies a comprehensive yet simple introduction for beginners by offering a structured and clear pathway for acquiring and implementing real-time techniques.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、人工知能(AI)の一分野であり、累積報酬を最大化するために環境と対話して意思決定を行うための訓練エージェントに焦点を当てている。 本稿では,その中核となる概念,方法論,最近の傾向,学習資源について概説する。 本稿では、状態、行動、ポリシー、報酬信号などのRLの重要な構成要素を詳細に説明し、読者が基礎的な理解を構築できるようにする。 また、モデルフリーおよびモデルベース手法を含む様々なRLアルゴリズムの例を示す。 さらに、RLアルゴリズムを導入し、書籍、コース、オンラインコミュニティなどの学習と実践のためのリソースを提供する。 本稿では,リアルタイム手法の習得と実装のための構造的かつ明確な経路を提供することにより,初心者の包括的かつ簡易な導入をデミステレーションする。

関連論文リスト

• Vision-Language Models Provide Promptable Representations for Reinforcement Learning [67.40524195671479]
  視覚言語モデル(VLM)に符号化された多量の一般知識と索引可能な世界知識をインターネット規模で事前学習して具体的強化学習(RL)を行う新しい手法を提案する。 提案手法では,共通意味的推論の表現にチェーン・オブ・シントを用いることで,新規シーンのポリシー性能を1.5倍向上できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T00:48:56Z)
• Towards an Information Theoretic Framework of Context-Based Offline Meta-Reinforcement Learning [50.976910714839065]
  コンテクストベースのOMRL(COMRL)は,効率的なタスク表現を前提としたユニバーサルポリシーの学習を目的としている。 我々はCOMRLアルゴリズムが,タスク変数$boldsymbolM$と,その潜在表現$boldsymbolZ$の相互情報目的を,様々な近似境界を実装して最適化していることを示す。 理論的な洞察と情報ボトルネックの原理に基づいて、我々はUNICORNと呼ばれる新しいアルゴリズムに到達し、RLベンチマークの幅広い範囲にわたって顕著な一般化を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T09:58:42Z)
• Understanding Reinforcement Learning Algorithms: The Progress from Basic Q-learning to Proximal Policy Optimization [0.6091702876917281]
  強化学習(RL)にはユニークな設定、用語、数学があり、新しい分野や人工知能を脅かすことができる。 本稿では、RLの基本原理を明確かつ簡潔に概説し、RLアルゴリズムの異なるタイプについて述べる。 論文の提示は、1980年代初頭のQ-ラーニングアルゴリズムから、TD3、PPO、オフラインRLといった最先端のアルゴリズムまで、この分野の歴史的進歩と一致している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-31T17:24:51Z)
• Implicit Offline Reinforcement Learning via Supervised Learning [83.8241505499762]
  監視学習によるオフライン強化学習(RL)は、さまざまな専門レベルのポリシーによって収集されたデータセットからロボットスキルを学ぶための、シンプルで効果的な方法である。 我々は、暗黙的なモデルが返却情報を利用して、固定されたデータセットからロボットスキルを取得するために、明示的なアルゴリズムにマッチするか、あるいは性能を向上するかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-21T21:59:42Z)
• Large Language Models can Implement Policy Iteration [18.424558160071808]
  In-Context Policy Iterationは、基礎モデルを用いてReinforcement Learning(RL)を実行するアルゴリズムである。 ICPIは、専門家によるデモンストレーションやグラデーションなしでRLタスクを実行することを学ぶ。 ICPIは、RL環境との試行錯誤によってポリシーを導出するプロンプトの内容を反復的に更新する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-07T21:18:22Z)
• Jump-Start Reinforcement Learning [68.82380421479675]
  本稿では、オフラインデータやデモ、あるいは既存のポリシーを使ってRLポリシーを初期化するメタアルゴリズムを提案する。 特に,タスク解決に2つのポリシーを利用するアルゴリズムであるJump-Start Reinforcement Learning (JSRL)を提案する。 実験により、JSRLは既存の模倣と強化学習アルゴリズムを大幅に上回っていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-05T17:25:22Z)
• Resource allocation optimization using artificial intelligence methods in various computing paradigms: A Review [7.738849852406729]
  本稿では,資源配分最適化のための人工知能(AI)手法の適用について,総合的な文献レビューを行う。 我々の知る限りでは、異なる計算パラダイムにおけるAIベースのリソース割り当てアプローチに関する既存のレビューはない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-23T10:31:15Z)
• Discovering Reinforcement Learning Algorithms [53.72358280495428]
  強化学習アルゴリズムは、いくつかのルールの1つに従ってエージェントのパラメータを更新する。 本稿では,更新ルール全体を検出するメタラーニング手法を提案する。 これには、一連の環境と対話することで、"何を予測するか"(例えば、値関数)と"どのように学習するか"の両方が含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-17T07:38:39Z)
• Self-organizing Democratized Learning: Towards Large-scale Distributed Learning Systems [71.14339738190202]
  民主化された学習(Dem-AI)は、大規模な分散および民主化された機械学習システムを構築するための基本原則を備えた全体主義的哲学を定めている。 本稿では,Dem-AI哲学にヒントを得た分散学習手法を提案する。 提案アルゴリズムは,従来のFLアルゴリズムと比較して,エージェントにおける学習モデルの一般化性能が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-07T08:34:48Z)
• The Adversarial Resilience Learning Architecture for AI-based Modelling, Exploration, and Operation of Complex Cyber-Physical Systems [0.0]
  本稿では、複雑な環境チェックとレジリエントな操作に対する新しいアプローチを定式化する、ARL(Adversarial Learning)の概念について述べる。 ARLのクインテッサンスは、システムを探究し、ドメインの知識なしに互いに訓練するエージェントの両方にある。 本稿では、モデルベースDRLベースのアルゴリズムと同様に、広範囲のモデルフリーを使用できるARLソフトウェアアーキテクチャを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-27T19:19:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。