Agent57

Agent57はDeepMindが開発した強化学習モデルであり、強化学習の性能指標としてよく用いられる57種類の異なるAtariゲーム全てにおいて人間のパフォーマンスを超えた初めてのモデルです。

Agent57はNever Give Up(NGU)、R2D2という二つの強化学習モデルを基盤にしており、報酬が手に入りにくい場合の対策として内部報酬という仕組みを用いています。また、価値関数のアーキテクチャ変更、複数の方策を用いるメタコントローラの使用などを行い、既存のNGUの性能を改善しています。

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    Agent57ではNever Give Up(NGU)というモデルを基盤にしており、報酬が疎な場合の対策として内部報酬という仕組みを用いています。また、オフポリシーのR2D2というアルゴリズムも基盤としており、A3Cとはアーキテクチャが異なります。Agent57はNGUの内部報酬と、複数のポリシー+メタコントローラも組み合わせた設計になっています。

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