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古典的なQ学習を、流行りの[[ディープラーニング]]に喰わせた「[[DQN (Deep Q Network)]]」という画期的な人工知能を発表し、とくに日本で話題となった<ref>[https://news.yahoo.co.jp/pickup/6151054 Yahoo！ニュース グーグル開発の人工知能、その名も「DQN」ネットでは「命名事故？」「奇跡的」]</ref><ref>[http://getnews.jp/archives/1481281 Google人工知能「賢いDQN」にネット困惑]</ref>。 | |||
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2017年3月29日 (水) 02:34時点における最新版
Q学習（英語：q-learning）とは、機械学習の手法のひとつである。
概要[編集 | ソースを編集]
Q学習は古典的な機械学習手法である。
Q学習でググると小難しい説明が多いようだが、大雑把にいえば、 関数qは、ある状況sにおいて、行動aを選択した場合の結果を得点（報酬）として返す。 このQ(s,a)関数の行動aを変えまくって最高得点が出るパターンを力技で見つけるというものである。 「力こそパワー」である。
Q(s, a)
行動aの試行回数を多くすれば性能は次第に向上する。 勉強に近道はないということだな。
2015年2月26日にグーグルでAlphaGoを作った人たちが、 古典的なQ学習を、流行りのディープラーニングに喰わせた「DQN (Deep Q Network)」という画期的な人工知能を発表し、とくに日本で話題となった[1][2]。
関連項目[編集 | ソースを編集]
参考文献[編集 | ソースを編集]
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