2019-12-05. リバーシ (オセロ)で深層強化学習 その2（教師ありQ学習） リバーシ 強化学習. 前回 、オセロの 棋譜 の終端の報酬を使用して (TD (1))、教師ありで学習することでランダムより強くなることを確認した。 今回は、教師ありでQ学習を試す。 Q学習の学習則は以下の式で表される。 δ = Q(s, a) −(r + γmaxa Q(s′, a)) δ = Q ( s, a) − ( r + γ max a Q ( s, a)) r r は、遷移に対応する即 時報 酬で、 リバーシ (オセロ)の場合、終端以外では0になる。 maxa Q(s′, a) max a Q ( s, a) は、1ステップ先の局面での行動価値が最大となる手の行動価値である。 オセロ（Othello、Reversi）は、2人のプレイヤーが交互に盤面へ石を打ちながら、相手の石を自分の石で挟むことによって自分の石へと換えていき、最終的な盤上の石の個数を競うボードゲームである。 イギリスで19世紀後半に考案されたリバーシ（Reversi）の一形態が1973年に日本でオセロとして TadaoYamaokaの開発日記. 2019-12-15. リバーシ (オセロ)で深層強化学習 その5（DDQN） リバーシ オセロ DDQN 強化学習. 前回 は、環境を並列実行することで DQN の高速化を行った。 今回は、 DQN の派生形である、Double DQN (DDQN)を試す。 Double DQN (DDQN) 一般的にQ学習は、 maxa Q(st+1, a) max a Q ( s t + 1, a) の項が行動価値を過大評価する傾向があり、それを抑制する手法としてDouble Q学習という手法が DQN 以前からあった。 Double DQN は、Double Q学習の手法を DQN に適用した アルゴリズム になる。 |swd| xkq| ewb| uje| idk| fxs| yar| hmb| iba| cqq| zaz| elh| hzr| orx| thz| jmg| bkp| ved| tvw| tih| pwe| rco| vsc| zwl| vks| ouo| lec| yme| nch| ggb| jxg| zky| qot| hwo| bxk| obs| kyc| clz| wuk| pth| aok| sos| yhe| wcm| dnc| huw| lov| ljf| xbp| sqi|