はじめに 少し時代遅れかもしれませんが、強化学習の手法のひとつであるDQNをDeepMindの論文Mnih et al., 2015, Human-level control through deep reinforcement learningを参考にしながら、KerasとTensorFlowとOpenAI Gymを使って実装します。 前半では軽くDQNのおさらいをしますが、少しの強化学習の知識を持っていることを前提にしています。 すでにいくつか良記事が出ているので紹介したいと思います。合わせて読むと理解の助けになると思うので、是非参考にしてみてください。 DQNの生い立ち ＋ Deep Q-NetworkをChainerで書いた DQNが生まれた背景について説明してくれています。Chainerでの実装もあるそうです。 ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 タイトルの通り、ゼロからDeepま
みなさん、DQNしてますか？ DQNについては、下記の記事によくまとめられており、実装してみようとした方も多いのではないでしょうか。 DQNの生い立ち ＋ Deep Q-NetworkをChainerで書いた ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 しかし、いざ自力で動作させてみようとすると、こんな問題にぶち当たると思います。 「学習時間なげえ。。。」 DQNに限らず、ディープラーニングのモデルを学習させようとすると、平気で数日以上かかります。 そして、学習させたモデルが期待通りの動作をしなかったとしたら、もう投げ出したくなってしまいます。 (よくある話です) なので、筆者が新しいモデルを一から実装する際には、なるべく単純なモデル、データから始めるようにしています。 ここでは、超シンプルなDQNを実装し、動作させてみることにします。 早速いってみましょう。CPUで3分もあれば学習が終わります！
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