前にDQNの再現の記事を書いてからほぼ1年が空いてしまいました.DQNの新しい論文が2月にNatureに載ったのは記憶に新しいですが,それから研究はさらに加速し,最近では自分の感覚としてはarxiv含めて平均すると1週間に1論文くらいのペースで深層強化学習の研究が発表されているのではないかと思います(ちゃんと計算してないので全然違ってたらすみません). これだけ論文が増えるとまとめのようなものが欲しくなるので,自分で作ることにしました. https://github.com/muupan/deep-reinforcement-learning-papers まだだいぶ不完全ですし,論文リストをきちんとした形で作るのははじめてなのでいろいろと迷う部分があるのですが,これから少しずつ充実させていく予定です. 概要 深層学習フレームワークCaffeを使って,Deep Q-Networkという深層
![学生時代に頑張ったことが何もない](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/06a15c64ba0ceec233d86d71001ebb29a9dcbf5d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.blog.st-hatena.com%2Fimages%2Ftheme%2Fog-image-1500.png)