みるまのblog

数式とPython実装から理解する深層強化学習 深層強化学習は、人工知能の中でも特に注目されている分野の一つです。複雑な環境の中でエージェントが自律的に最適な行動を学習する手法であり、ゲーム攻略やロボット制御、さらには金 … 続きを読む

強化学習は、エージェントが環境と相互作用しながら最適な行動を学ぶ機械学習の一分野です。その中でも、Q学習は代表的なオフポリシー型の強化学習アルゴリズムとして広く知られています。初めて強化学習に触れる方でも分かりやすく、数 … 続きを読む

強化学習において、エージェントが環境からの報酬をもとに行動を改善していく手法の一つに「TD学習（Temporal Difference Learning）」があります。TD学習は、将来の報酬を予測しながら価値関数を更新す … 続きを読む

ベルマン方程式は、強化学習や動的計画法の基礎となる重要な概念です。初心者にとっては数式の理解が難しく感じられるかもしれませんが、数式の意味を丁寧に解説し、さらにPythonでの実装例を示すことで、直感的に理解できるように … 続きを読む

線形計画法は、資源配分や最適化問題を解く上で非常に重要な手法です。その中でもシンプレックス法は、実用的かつ効率的に最適解を求める代表的なアルゴリズムとして知られています。しかし、数式だけで理解するのは難しいと感じる方も多 … 続きを読む

数式とPython実装から理解する価値反復法 価値反復法は強化学習における基本的かつ重要なアルゴリズムの一つです。マルコフ決定過程（MDP）において最適な方策を求めるための手法であり、理論的な背景から実際のPythonコ … 続きを読む

マルコフ決定過程（Markov Decision Process, MDP）は、強化学習や最適化問題で基盤となる数学的枠組みです。状態、行動、報酬、遷移確率を組み合わせて、エージェントが最適な行動方針（ポリシー）を見つけ … 続きを読む

アニーリング法は、組合せ最適化や連続最適化問題に広く使われる確率的な最適化アルゴリズムです。物理学の「焼きなまし（アニーリング）」プロセスをヒントにしており、エネルギーを徐々に下げて最適解に近づく仕組みを持っています。初 … 続きを読む

遺伝的アルゴリズムは、生物の進化過程を模倣した最適化手法の一つで、複雑な問題を解決するために広く利用されています。特に、数学的な背景とPythonによる実装を組み合わせることで、初心者でもその基本原理から実践的な活用方法 … 続きを読む

局所探索法は、複雑な問題を解く際に広く使われる最適化手法の一つです。初めて聞く方には「どのように動くのか？」「なぜ結果が良くなるのか？」がわかりづらいかもしれません。しかし、数式とPythonの実装を通じて理解を深めるこ … 続きを読む