機械学習のトピック

ＡＩで変わる１０年先の未来像

ミラーワールドの即席形成自体も、中央管理不在のＤＡＯによるアルゴリズムで実行する。中央管理が存在せずアルゴリズムで支配されている世界のため、世界 ところによると、このエレメント統合ＤＡＯ、各エレメントＤＡＯそれぞれに強化学習用ＡＩ（エレメントエージェント）が設けられており、エレメントＤＡＯのパフォーマンスが最大となるインセンティブ設計をシミュレーション強化学習

• 2021年04月11日 00:21
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変な特許・発明を楽しむコミュのトピック

未来を先取りした（変な？）特許

ミラーワールドの即席形成自体も、中央管理不在のＤＡＯによるアルゴリズムで実行する。中央管理が存在せずアルゴリズムで支配されている世界のため、世界 ところによると、このエレメント統合ＤＡＯ、各エレメントＤＡＯそれぞれに強化学習用ＡＩ（エレメントエージェント）が設けられており、エレメントＤＡＯのパフォーマンスが最大となるインセンティブ設計をシミュレーション強化学習

• 2020年03月13日 10:43
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強化学習

/tokyo.html より拝借しました。 検索ワード： 人工知能，遺伝的アルゴリズム，ニューラルネットワーク，ファジィ，人工生命，グリッドコンピューティング 強化学習

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歩行ロボット研究所

Gravity Jacobian)，分解運動量制御(Resolve Momentum Control)，遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm)，ニューラルネットワーク(Neural Network)，強化学習(Reinforcement Learning) この

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強化学習のトピック

階層型強化学習についておしえてください！！

ル位置に先端を持っていくといったプログラムを作成しました。 しかし、経路があまりよろしくなく、学習もかなり時間がかかってしまうため階層型にしようと思うんですが、アルゴリズムがいまいちわからないのでどなたか簡単に教えていただけませんか？？＞＜ 階層型強化学習についておしえてください！！

• 2006年09月16日 19:45
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人工知能のトピック

コードを書きまくればそれでいいのか？

、強化学習、自己組織化などが解決につながるのではないでしょうか？自分も最新の研究まですべては把握していませんが、これらに共通する基本的な考えは状態によって自分自身を変化させていくアルゴリズム や自分の研究室ではコードを書きまくればいいという考えには限界があるという立場です。現実の状態は無数にあるため、あらかじめ人間がすべて想定することは不可能だからです。 そのような問題に関してはニューラルネットや遺伝的アルゴリズム

• 2006年02月25日 23:04
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