複数の画像やテキストの解釈 Reinforcement Learning - Section 3

ランダムウォークタスクにおける時差0(Temporal-Difference(0))と定数αモンテカルロ法の比較

モンテカルロ(MC)法と時間差分(TD)法は、強化学習の分野での基本的な手法です経験に基づいて予測問題を解決します

「DeepMindの研究者たちは、AlphaStar Unpluggedを紹介しました：リアルタイムストラテジーゲームStarCraft IIの大規模なオフライン強化学習において、飛躍的な進歩を遂げました」

ゲームは長い間、人工知能（AI）システムの能力を評価するための重要なテスト場として機能してきました。AI技術が進化するに...

マルチアームバンディットを用いた動的価格設定：実践による学習

意思決定の問題の広大な世界において、一つのジレンマが特に強化学習の戦略によって所有されています：探索と活用スロットマ...

オフポリシーモンテカルロ制御を用いた強化学習レーストラックの演習問題の解決

『「強化学習入門 第2版」の「オフポリシーモンテカルロ制御」セクション（112ページ）では、著者が興味深い演習を残してくれ...

「スタンフォード研究者は、直接の監督なしでメタ強化学習エージェントにおける単純な言語スキルの出現を探求する：カスタマイズされたマルチタスク環境におけるブレイクスルーを解明する」

スタンフォード大学の研究チームは、Reinforcement Learning（RL）エージェントが明示的な言語教育なしで間接的に言語スキル...

UCバークレーの研究者たちは、ビデオ予測報酬（VIPER）というアルゴリズムを紹介しましたこれは、強化学習のためのアクションフリーの報酬信号として事前学習されたビデオ予測モデルを活用しています

手作業で報酬関数を設計することは時間がかかり、予期しない結果をもたらす可能性があります。これは、強化学習（RL）ベース...

「MACTAに会いましょう：キャッシュタイミング攻撃と検出のためのオープンソースのマルチエージェント強化学習手法」

私たちは複数の形式のデータに圧倒されています。金融部門、医療、教育部門、または組織からのデータであっても、そのデータ...

「ChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)がファインチューニングにおいて教師あり学習ではなく強化学習を使用する理由」の5つの理由

過去数ヶ月間でのGenerative Artificial Intelligenceの大成功により、Large Language Modelsは絶えず進化と改善を遂げていま...

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）において本当に強化学習（RL）は必要ですか？スタンフォード大学の新しい研究では、DPO（Direct Preference Optimization）を提案していますこれは、RLを使用せずに言語モデルを好みに基づいて訓練するためのシンプルなトレーニング方法です

巨大な教師なしLM（言語モデル）は、大量のデータセットで訓練されると、その創造者さえ驚かせるほどの能力を獲得します。た...

新たなディープ強化学習（DRL）フレームワークは、シミュレートされた環境で攻撃者に対応し、サイバー攻撃がエスカレートする前に95％をブロックすることができます

サイバーセキュリティの防御者は、技術の発展とシステムの複雑さのレベルが上昇するにつれて、自分たちの技術と戦術を動的に...

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