DQNは、従来のQ学習（表形式でQ値を管理）の限界を克服し、ディープニューラルネットワークを用いてQ関数を近似する手法です。状態と行動のペアに対する期待報酬（Q値）を学習し、最適な行動ポリシーを導出します。 基本コンポーネント 状態（State, $ S ...
An implementation of the following methods: Deep Q-Network (DQN), Double Deep Q-Network (DDQN), Dueling Architecture, Deep Quality-Value (DQV), and DQV-max. The implementation is based on the ...
DDP（DistributedDataParallel）は、映像入力を伴う大規模ネットワークや大きいバッチサイズで順伝播・逆伝播の計算が重いときに、データ並列で勾配計算を分散し、学習のウォールクロック時間を短縮するための枠組みである。特にマルチエージェントで Q ...
A from-scratch implementation of a Double Dueling Deep Q-Network (DQN) agent trained to master Flappy Bird using value-based reinforcement learning. The agent learns stable control policies through: ...
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