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            t_f_m
            あとで

              その他
              Nyoho
              DQN 2017年頃

              その他
              filinion
              ゲーム特有の情報を与えなくても、画面だけ見てゲームを理解できる。「好奇心」「サブゴールの自発的設定」といった、人間を真似る手法で、さらに効率化を図ることができている。

              その他
              syobonslime
              マリオで説明するのはわかりやすいように見えて、わからんかった、豚だから仕方ない

                その他
                kamanobe
                めっちゃ面白い。知識なくても読めます。

                その他
                s-feng
                物凄いまとめ。教師不要の強化学習は、人間の知見を物まねをする学習とは全く別発想。一方でバーチャル3D・物理空間もセットで必要なので、VRの技術を両方持つところが強そう。

                その他
                kNeder
                あとで見ます

                  その他
                  R2M
                  好奇心AIをも殺す

                  その他
                  masterq
                  初学者でもわかった気になれる素晴しい資料

                  その他
                  stealthinu
                  DQNについての動向まとめ。すごくいい資料。DQNも最初のDQNからここ２年で着々と進んでることがわかる。実はいわゆる「汎用人工知能」に一番近い分野では。先日の機能毎のモジュール化の話もここだとしっくりくる。

                  その他
                  blackdragon
                  AI

                  その他
                  InoHiro
                  CNN, DQN

                  その他
                  cook593
                  ためになった。

                    その他
                    aipacommander
                    後で見る

                      その他
                      elu_18
                      これからの深層強化学習。死ぬほど調べられててマジで今日行ってよかった。。。強化学習のポータル的スライドです #wbawakate #wbaiwakatehttps://t.co/yl1bHBUqEj

                      その他

                      注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

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                        深層強化学習の動向 / survey of deep reinforcement learning

                        全脳アーキテクチャ若手の会第28回勉強会 Keywords: DQN, 強化学習, Episodic Control, Curiosity-drive...全脳アーキテクチャ若手の会第28回勉強会 Keywords: DQN, 強化学習, Episodic Control, Curiosity-driven Exploration

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                        • dakiuma2017/08/07dakiuma
                        • digimedaloter2017/08/02digimedaloter
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