論文の概要: Introduction to Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07712v3
• Date: Tue, 03 Dec 2024 16:17:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 12:22:07.816964
• Title: Introduction to Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習入門
• Authors: Majid Ghasemi, Dariush Ebrahimi,
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、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訓練エージェントに焦点を当てる。 本稿ではRLの概要を述べるとともに,その中核となる概念,方法論,さらに学ぶためのリソースについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.52299400625445
• License:
• Abstract: Reinforcement Learning (RL), a subfield of Artificial Intelligence (AI), focuses on training agents to make decisions by interacting with their environment to maximize cumulative rewards. This paper provides an overview of RL, covering its core concepts, methodologies, and resources for further learning. It offers a thorough explanation of fundamental components such as states, actions, policies, and reward signals, ensuring readers develop a solid foundational understanding. Additionally, the paper presents a variety of RL algorithms, categorized based on the key factors such as model-free, model-based, value-based, policy-based, and other key factors. Resources for learning and implementing RL, such as books, courses, and online communities are also provided. By offering a clear, structured introduction, this paper aims to simplify the complexities of RL for beginners, providing a straightforward pathway to understanding.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)のサブフィールドである強化学習(RL)は、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RLの概要を述べるとともに,その中核となる概念,方法論,さらに学ぶためのリソースについて述べる。 国家、行動、政策、報酬の信号などの基本的要素を徹底的に説明し、読者がしっかりとした基礎的理解を身につけることを保証している。 さらに、モデルフリー、モデルベース、価値ベース、ポリシーベース、その他の重要な要素に基づいて分類された様々なRLアルゴリズムを提案する。 書籍、コース、オンラインコミュニティなど、RLの学習と実践のためのリソースも提供される。 本稿では, 初心者におけるRLの複雑さを単純化し, 理解の容易な経路を提供することを目的としている。

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