状態のベクトル空間への埋め込み

任意次元のone-hotベクトルは2次元空間にパーセプトロンが識別可能な形で埋め込めることがわかった

離散的な状態はone-hotベクトルで表現できる

ということは、

状態は2次元ベクトルだと考えられる

この時は直接的に構成しようと考えていた

なぜ状態ベクトル化したかったのか

状態遷移を学習で獲得・改善させたかった

これは与えられた状態遷移図から学習データを作って多層パーセプトロンで学習しようというアプローチ

既存の硬いコードで書かれた状態遷移図をニューラルネットに移し替えたい

このリカレントする部分を人間が観測可能にする必要がないなら、離散的な状態にする必要はない

ならば圧縮されたベクトルの状態で回して良い

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