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This package provides a Chainer implementation of Deep Q-Network(DQN) described in the following papers: Playing Atari with Deep Reinforcement Learning ...
Q学習とは、ある状態のときにとったある行動の価値を、Qテーブルと呼ばれるテーブルで管理し、行動する毎にQ値を更新していく手法です。
Open AI Gymが提供しているAtari 2600 gamesを学習させることを想定しています． DeepQNetworkの学習と，学習後のモデルのテストを行うことができます．
2018/1/20 -Experience Replay. 時系列で並んでいるinputデータを順々に使って学習を進めると、inputデータ間の時系列の特徴に影響を受けてしまうため、一旦、観測 ...
2022/6/6 -Training with Deep Q-Network Agent. Learn more about deep learning, train, q-learing, critic, neural network, deep q-network agents
nnablaRLアルゴリズム解説は、Neural Network Librariesを利用して強化学習を実行するためのライブラリ、nnablaRLを使うにあたり、必要となる強化学習 ...
YouTube-nnabla ディープラーニングチャンネル
Deep Q-Network（略称:DQN）とは、Googleの子会社DeepMindが2015年に発表した、電子ゲームをプレーする、Q学習と畳み込みニューラルネットワークを組み合わせた強化 ...
2021/5/25 -Experience Replayの骨子は以下の通りです。 ・訓練前に（だけでなく訓練中でも）Agentを走らせて大量の経験データを収集し蓄積 「Agentを走らせる」とは ...
2022/1/24 -DQN (Deep Q-Network) アルゴリズムは、DeepMind により 2015 年に開発されたアルゴリズムで、大規模な強化学習とディープニューラルネットワークを ...
In this paper, we propose an exploitation-oriented learning (XoL) method that incorporates deep learning to reduce the number of trial-and-error searches. We ...