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現在位置: ホーム ja 工学部 知能型システム論 講義ノート

講義ノート

SES # 概要 スライド
第8回 例題からの学習の3つの様式 (教師有り学習,教師無し学習,強化学習) について基本的な考え方を紹介する。 PDF(0.1MB)
第9回 試行錯誤を通じて報酬を最大化する行動を自律的に獲得する強化学習問題について述べるともに、強化学習における遅延報酬の問題を定式化する基礎となるマルコフ決定問題と動的計画法による接近法、とくにValue Iteration 法について解説する。 PDF(0.1MB)
第10回 強化学習の代表的手法であるとともにマルコフ決定問題に対する動的計画法の学習版と位置づけられるQ-学習法について解説する。 PDF(0.2MB)
第11回 教師有り学習により入出力関係を学習する応用に用いられるニューラルネットワークである多層パーセプトロン (MLP) について、その構成と動作を解説し、入出力関係の実現において多層性と非線形性が重要な役割を果たすことを論じる。 PDF(0.1MB)
第12回 多層パーセプトロン (MLP) の教師あり学習を最適化問題として定式化し、これを勾配法で解くことを説明するとともに、MLPの構造を用いて勾配を計算する誤差逆伝搬学習を解説する。 PDF(0.2MB)
第13回 与えられたデータと予め規定されたデータ間の類似性からデータの分類を獲得する教師なし学習の代表的手法である自己組織化マップについて、その構成と動作を解説するとともに簡単な応用例を示す。 PDF(0.2MB)