倒立振子でDQNにおけるモデルの複雑さと学習内容の関係をちらっと確かめてみた系の話 - めもめも

何の話かというと qiita.com 上記の記事では、「倒立振子」を題材にした、DQN（Deep Q Network）による強化学習の解説があり、非常によくまとまっています。 一方、この記事の中では、全結合層を4層に重ねたネットワークを利用しているのですが、倒立振子の問題に限定すれば、もっとシンプルなネットワークでも対応できる気がしなくもありません。 というわけで、「0層（パーセプトロン）」「1層」「2層」のネットワークでどこまで学習できるのか、モデルの複雑さと学習内容の関係を確認してみたよー、というのがこのブログのネタになります。 DQNとは？ まずは簡単にDQNを解説しておきます。 ビデオゲームの自動プレイで有名になりましたが、「与えられた環境において、最善の行動を選択する」という処理を実現することが目標です。ここで言う「行動」は、ビデオゲームの操作のように、「どのボタンを押すのか」と

[imslotter]

そうそう、強化学習でこういうことをしたいんだよ！理論はわかっててもなかなかコード書いて実践するのって、壁があって難しい。githubでコード参照できるの、めっちゃありがたい