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いまさらだけどTensorFlowでDQN(不完全版)を実装する - Qiita

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... 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 Arcade Learning Environment 学習させたいゲームのRom の3つが最低でも必要です(python関係のライブラリはTensorFlowのインストールで入ります) Romは検索すればそこら中に転がっていてすぐ見つかると思います。(Atari 2600 romとかで検索してみてください) RL-glueを使ってる

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  • aidiary2017年02月20日 aidiary
  • stoikheia2016年08月09日 stoikheia
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