PyTorch 1.4 Tutorials : 強化学習 : 強化学習 (DQN) チュートリアル

プログラミング
DQN (深層 Q-ネットワーク) のチュートリアル
PyTorch 1.4 Tutorials : 強化学習 : 強化学習 (DQN) チュートリアル

【PyTorch 1.4 Tutorials : 強化学習
◆ 強化学習 (DQN) チュートリアル
PyTorch は TensorFlow とともに多く利用されている深層学習フレームワークです。1.4 がリリースされましたので、1.4 ドキュメントをベースに翻訳を進めます。

今回は「強化学習」カテゴリーから DQN (深層 Q-ネットワーク) のチュートリアルです。題材は標準的な OpenAI Gym のカートポールですが、スクリーンを読み取って入力とする CNN を利用したアプローチで実装してみます。最初に再生メモリと DQN アルゴリズムについて簡単に説明された後、Q ネットワークを実装して訓練します。Epsilon-Greedy ポリシーを使用しています。

チュートリアルは「Getting Started」「画像」「音声」「テキスト」「強化学習」「分散訓練」等々のカテゴリーに分かれています。

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