【強化学習】R2D2を実装/解説してみたリベンジ 解説編（Keras-RL） - Qiita

Multi-Step learning で参照する action の間違い 以前の記事のMulti-Step learningですが、action の参照を $t_n$ で参照していましたが間違いですね… 前の状態の action を参照するので $t_{n-multisteps}$ が正解でした。 重要度サンプリングの間違い 以前の記事は以下です。 重要度サンプリング(IS: Importance Sampling) 重要度サンプリングを簡単に言うと、Priority Experience Reply(優先順位付き経験再生)により経験を取り出す際に優先度がつきました。 すると取得する経験の回数に偏りが生じます。 そうするとその偏りで学習に bias がかかってしまうのでこれを修正するのが重要度サンプリングになります。 具体的には、高い確率で選ばれる経験はQ値の更新への反映率を低くし、低い

[misshiki]

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