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R$ imes$R: 強化学習のための迅速な探索技術

（Rapid eXploration for Reinforcement Learning via Sampling-based Reset Distributions and Imitation Pre-training）

#Reinforcement Learning
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ケントくん

ねえ博士、強化学習の世界でもっと早く学習できる方法ってあるの？最近のゲームでAIが上手すぎてちょっと困ってるんだよね。

マカセロ博士

なるほど、ケントくん。それは「R×R: Rapid eXploration for Reinforcement Learning」という視点で考えると面白いんじゃ。これには、サンプリングベースのリセット分布や模倣学習による事前トレーニングが含まれておるんじゃよ。

ケントくん

サンプリングベース？それって何かの料理のこと？

マカセロ博士

違うんじゃよ、ケントくん！サンプリングというのはデータをランダムに抽出することで、リセット分布は環境をどうゼロに戻すかの決定を助ける手法じゃ。模倣学習による事前トレーニングとは、人間の行動を真似して学習プロセスを加速させることを指すんじゃ。

引用情報

著者名: 論文の著者名
論文タイトル: R$ imes$R: Rapid eXploration for Reinforcement Learning via Sampling-based Reset Distributions and Imitation Pre-training
ジャーナル名: 該当ジャーナル名
出版年: 2024年

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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