強化学習の基礎まとめ - Qiita

こんにちは、すきにーです。 強化学習の基礎的な手法についてまとめました。 はじめに この記事では以下を説明しています 動的計画法 モンテカルロ法 TD法(SARSA、Q学習) コードはゼロから作るDeepLearning4 強化学習編 に載っているものを参考にしています。 参考記事 深層強化学習アルゴリズムまとめ ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 これから強化学習を勉強する人のための「強化学習アルゴリズム・マップ」と、実装例まとめ 今さら聞けない強化学習（1）：状態価値関数とBellman方程式 全体図 動的計画法 動的計画法は、エージェントが置かれた環境のモデルがすでに分かっているとき最適な方策を見つけるアプローチです。 方策反復法と価値反復法があります。 環境のモデルが分かっていることは少ないので、あまり使われません。 モンテカルロ法 動的計画法では環境のモデルが完全にわかっている状態