Deep Q Network「DQN」やってみた - teemaxの日記
DQN？ キャッチーな名前ですが"ドキュン"ではありません(笑)。 "Deep Q Network"の略です。 深層学習 (Deep Learning) と 強化学習の一種である Q Learning を組み合わせたもので、 Google に買収された DeepMind の研究者らによって発案されました。 強化学習というと何らかのゲームに使うことが多い訳ですが、DQNの場合はAtari2600というゲーム機用のアーケードゲームでその性能を試しています。 そして数多くのゲームで人間よりも高いスコアをたたき出しています。 実際にDQNがゲームをプレイしている動画がこちらです。( muupanさんという方の動画 ) Deep Q-Network Plays Atari 2600 Pong - YouTube つい最近も Google が人工知能「DQN」を開発した、として話題になりましたね。 D
CaffeでDeep Q-Networkを実装して深層強化学習してみた - 学生時代に頑張ったことが何もない
概要 深層学習フレームワークCaffeを使って，Deep Q-Networkという深層強化学習アルゴリズムをC++で実装して，Atari 2600のゲームをプレイさせてみました． Deep Q-Network Deep Q-Network（以下DQN）は，2013年のNIPSのDeep Learning Workshopの"Playing Atari with Deep Reinforcement Learning"という論文で提案されたアルゴリズムで，行動価値関数Q(s,a)を深層ニューラルネットワークにより近似するという，近年の深層学習の研究成果を強化学習に活かしたものです．Atari 2600のゲームに適用され，既存手法を圧倒するとともに一部のゲームでは人間のエキスパートを上回るスコアを達成しています．論文の著者らは今年Googleに買収されたDeepMindの研究者です． NIPS
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