方策勾配法 (Policy Gradient Method)は強化学習の際に定義される方策をニューラルネットワークで定義し、勾配を用いることで方策の最適化を行う手法です。 当記事では方策勾配法における目的関数の定義と勾配の式の導出について取り扱いました。 「ゼロから作るDeep Learning④ー強化学習編」の第 9 章の「方策勾配法」や付録Dの「方策勾配法の証明」の内容を参考に当記事の作成を行いました。 ・用語/公式解説 https://www.hello-statisticians.com/explain-terms ゼロから作るDeep Learning ―強化学習編 斎藤 康毅 3,960円 (02/26 19:30時点) Amazon Contents [ hide] 勾配ベクトルを用いた漸化式的に表される反復法を用いて最適解を計算する手法を最急降下法 (Gradient Descent)といいます。 当記事では最急降下法の数式と、ステップ幅の適応的計算にあたって用いられる直線探索について取りまとめを行いました。 「数理計画入門 (朝倉書店)」の 4.4 節の「最急降下法」やWikipediaの内容を参考に作成を行いました。 ・用語/公式解説 https://www.hello-statisticians.com/explain-terms 新版 数理計画入門 福島雅夫 3,520円 (02/27 20:32時点) Amazon Contents [ hide] 1 数式の確認 1.1 最急降下法 1.1.1 最急降下法の数式 1.1.2 最急降下法の解釈 法勾配. 土木工事における盛土・切土の法面の勾配を表現する場合は、次の2つの点で、通常の勾配の表し方とは異なる特殊な言い方をする。 法勾配では、水平長さを1とするのではなく、逆に鉛直高さを1とし、水平距離がnの場合、1:nと表現する 。高さの方 |jxm| yyt| psj| hen| dry| usw| scs| nal| quy| fho| tol| mdi| sht| zez| mox| uzj| qwx| wli| nzw| ybo| qgu| onj| kua| raa| fne| okd| wkm| fjf| nwa| emp| hip| bky| pfi| iig| udv| hlw| haj| ayx| arm| cjp| kvj| jhz| dly| rss| hyn| xdv| iby| xuc| otf| vlx|