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ゲーマーLV90 人工知能編
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>>10 > 記憶上限 > 報酬複数や報酬変化に対応 など > 上限超えた記憶を消すのが重要 > 上限少ない方が適応が速い > 状態 行動 結果 回数=% 上限 > 回数=報酬を得た回数 > 古いのから消えていく > 例 報酬複数 > 状態01+行動01=報酬01 50 100 > 状態01+行動01=報酬02 30 100 > 状態01+行動01=報酬03 20 100 > > 状態+行動=報酬 の表の作成と使用 > 表の作成=学習 > 表の使用=予測 > > 状態ランダムテーブルシャッフル > 09 08 07 04 05 06 03 02 01 10 13 12 11 など > 13回状態変えたらシャッフル > 一応確率式でも可能だけど確率式だと学習漏れする可能性がある > 100÷13=約7.69% 01から13まで各状態7.69%とかだと学習漏れの可能性 > > 学習率 > 学習率100%=表の完成? 確率的な場合 表が完成しない場合もある > 記憶上限も関係?
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