みなさん、DQNしてますか? DQNについては、下記の記事によくまとめられており、実装してみようとした方も多いのではないでしょうか。 DQNの生い立ち + Deep Q-NetworkをChainerで書いた ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 しかし、いざ自力で動作させてみようとすると、こんな問題にぶち当たると思います。 「学習時間なげえ。。。」 DQNに限らず、ディープラーニングのモデルを学習させようとすると、平気で数日以上かかります。 そして、学習させたモデルが期待通りの動作をしなかったとしたら、もう投げ出したくなってしまいます。 (よくある話です) なので、筆者が新しいモデルを一から実装する際には、なるべく単純なモデル、データから始めるようにしています。 ここでは、超シンプルなDQNを実装し、動作させてみることにします。 早速いってみましょう。CPUで3分もあれば学習が終わります!
![超シンプルにTensorFlowでDQN (Deep Q Network) を実装してみる 〜導入編〜 | ALGO GEEKS](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/738cbd36f0231fa3bd1140245c9e3d568d3fdb64/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fblog.algolab.jp%2Fimages%2F%2Fpost%2F2016%2F08%2F01%2Ftf-dqn-simple-1%2F%2Fdemo-catch_ball.gif)