深層強化学習 (Deep reinforcement learning)

定義 (Definition)

もし環境と相互作用して行動を起こすエージェントを開発するために機械学習を使用することに興味があるなら、おそらく最終的には強化学習（reinforcement learning）に焦点を当てることになるだろう。これにはロボット工学、対話システム、さらにはビデオゲーム用の人工知能（AI）の開発への応用が含まれる可能性がある。強化学習問題にディープラーニングを適用する深層強化学習（Deep reinforcement learning）の人気は急上昇している。視覚入力のみを使用してAtariのゲームで人間に勝利した画期的なDeep Q-Network (Mnih et al., 2015) や、ボードゲームの囲碁で世界チャンピオンの座を奪ったAlphaGoプログラム (Silver et al., 2016) は、2つの著名な例である。

参照 (Reference)

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