【強化学習初心者向け】シンプルな実装例で学ぶQ学習、DQN、DDQN【CartPoleで棒立て：1ファイルで完結、Kearas使用】 - Qiita
※2018年06月23日追記 PyTorchを使用した最新版の内容を次の書籍にまとめました。 つくりながら学ぶ! 深層強化学習 ~PyTorchによる実践プログラミング~ 18年6月28日発売 「倒立振子（棒立て問題）」を、強化学習のQ学習、DQNおよびDDQN（Double DQN）で実装・解説したので、紹介します。 ディープラーニングのライブラリにはKerasを使用しました。 （※追記：17/09/27にHuber関数部分を修正しました） （※追記：17/10/01にQ学習更新のr抜けを修正しました） （※追記：17/10/03にQ学習報酬のrewardを修正しました） （※追記：18/05/16にDDQNのターゲットの更新方法を修正しました） （※追記：18/06/12にDQNのplayとDDQNのターゲットの更新方法を修正しました） （※追記：18/10/20にDDQNの行動選択の
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このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
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