深層強化学習のための抽象化【JST・京大機械翻訳】

Shanahan Murray; Mitchell Melanie

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206436681803 整理番号：22P0288451

深層強化学習のための抽象化【JST・京大機械翻訳】

Abstraction for Deep Reinforcement Learning

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発行年： 2022年02月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月29日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

深層強化学習の文脈における抽象化の問題を特性化した。アナログ推論と連想メモリに対する様々な確立されたアプローチは,この問題に持ち込むことができるかもしれないが,エンドツーエンドの微分可能性の必要性のため,それらは困難を示す。著者らは,それらの採用を容易にすることができるAIと機械学習の開発をレビューした。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

人工知能

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