Q学習

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Q学習

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2024/06/04 03:44 UTC 版)

機械学習および データマイニング
問題 分類 クラスタリング 回帰 異常検知 相関ルール 強化学習 構造化予測 特徴量設計 表現学習 オンライン学習 半教師あり学習 教師なし学習 ランキング学習 文法獲得
教師あり学習（分類 • 回帰） 決定木 アンサンブル （バギング、ブースティング、 ランダムフォレスト） k-NN 線形回帰 単純ベイズ ニューラルネットワーク ロジスティック回帰 パーセプトロン 関連ベクトルマシン (RVM) サポートベクトルマシン (SVM)
クラスタリング BIRCH 階層的 k平均法 期待値最大化法 (EM) DBSCAN OPTICS 平均値シフト
次元削減 因子分析 CCA ICA LDA NMF PCA t-SNE
構造化予測 グラフィカルモデル ベイジアンネットワーク CRF HMM
異常検知 k-NN 局所外れ値因子法
ニューラルネットワーク オートエンコーダ ディープラーニング DeepDream 多層パーセプトロン RNN LSTM GRU 制約ボルツマンマシン SOM CNN U-Net
強化学習 TD学習 Q学習 SARSA
理論 偏りと分散のトレードオフ 計算論的学習理論 経験損失最小化 オッカム学習 PAC学習 統計的学習 VC理論
学会・論文誌等 NIPS ICML ML JMLR ArXiv:cs.LG
全般 統計学および機械学習の評価指標
Category:機械学習 Category:データマイニング
表 話 編 歴

Q学習（Qがくしゅう、英: Q-learning）は、機械学習分野における強化学習の一種である。

概要

Q学習は強化学習の方策オフ型時間差分法の一つである。概念自体は古くから存在するが、Q学習（Q-learning）という名前で今日の手法がまとめられたのは、1989年のクリストファー・ワトキンズ（Christopher J.C.H. Watkins）の博士論文に端を発する。

TD学習は $R_{t+1}+\gamma V(S_{t+1})$