【 比較 】 深層強化学習 と 深層カルマンフィルター - Qiita
※ 作成中 両アルゴリズム と 比較させる対象 として、さらに 以下 の 「遺伝的ファジィ決定木アルゴリズム」 が 面白いかもしれない。 HirofumiYashima Qiita記事（2016/09/10）「【 調査メモ 】先端AI設計 に おける「遺伝的ファジィ決定木」アルゴリズム の 有用性 ～ RaspberryPi上で動作可能 な 軽量 無人戦闘機(UCAVs) 制御プログラム "ALPHA"（米国 Psibernetix社）が 示す その可能性」 （ 共通点 ） 選択した行動の結果が、時間的に遅延して観測 or 報酬取得 される 予測値と（事後的に得られる）観測値との誤差、（期待と）報酬との誤差（正負）を次の行動を決めるモデルを（誤差）修正するための情報として、自律的、積極的・能動的に用いる これにより、刻々と変化する環境に適応した行動をとるように、行動決定モデルをリアルタイム
Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning [arXiv:1511.06581]
Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning [arXiv:1511.06581] 概要 Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning を読んだ Double DQNにDueling Networkを組み込んだ DQN・Double DQNと比較した はじめに この論文は新しい強化学習のアルゴリズムを提案するのではなく、Q関数の内部構造に変更を加えたDueling Architectureを提案しています。 そのためQ関数を用いた強化学習全般に適用でき、導入する際のコードの変更も少なくて済みます。 Dueling Architecture まずQ関数を以下のように分解します。 \[\begin{align} Q(s,a)=\hat{V}
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Terrain-Adaptive Locomotion Skills Using Deep Reinforcement Learning
Terrain-Adaptive Locomotion Skills Using Deep Reinforcement Learning Transactions on Graphics (Proc. ACM SIGGRAPH 2016) (to appear) Xue Bin Peng Glen Berseth Michiel van de Panne University of British Columbia Reinforcement learning offers a promising methodology for developing skills for simulated characters, but typically requires working with sparse hand-crafted features. Building on re
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