{\begin{align} n &\leftarrow \rho n + (1-\rho)g_r^2 \\ g &\leftarrow \rho g + (1-\rho)g_r \\ m &\leftarrow \beta m - \frac \alpha {(n - g^2 + \gamma)}g_r \end{align}} イメージ的には、RMSPropが平均的な傾きの大きさを見て、値の更新幅を変えるのに対して、RMSPropGravesは傾きの分散に応じて、更新幅を変える感じでしょうか。 あとここで実装したDQNが、もう一点オリジナルと違うのは、通常のRMSPropを使う関係で、論文にあるLoss Clippingも行いません。 理由は、Clippingしたら、まともに学習が進まなかったからです・・・ DQN(不完全版)を実装するには 必要なライブラリ等 TensorFlow A
![いまさらだけどTensorFlowでDQN(不完全版)を実装する - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3928d34d459b27546c8e451c5eea5136e27bb8c3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JUUzJTgxJTg0JUUzJTgxJUJFJUUzJTgxJTk1JUUzJTgyJTg5JUUzJTgxJUEwJUUzJTgxJTkxJUUzJTgxJUE5VGVuc29yRmxvdyVFMyU4MSVBN0RRTiUyOCVFNCVCOCU4RCVFNSVBRSU4QyVFNSU4NSVBOCVFNyU4OSU4OCUyOSVFMyU4MiU5MiVFNSVBRSU5RiVFOCVBMyU4NSVFMyU4MSU5OSVFMyU4MiU4QiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9N2IxMTRjYjcyOWI4MzI1ZmExMDE0NzEwZWYwMDMyNzQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB5dWlzaGloYXJhJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1jNDc1NmIyZjVkNmQxODczZjUyZDA5MTY5MjZmMDVjMA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D83993dabcd2ba37943211e50804d8054)