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深層強化学習の基本的な手法と発展

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深層強化学習の基本的な手法と発展

深層強化学習とは強化学習とディープラーニングを組み合わせたものであり、基本的な手法にDQN(Deep Q Network)があります。

これは「状態」と「行動」をQ値で評価するQテーブルを作成し、これを学習によって最適化するものです。発展系としてDoubleDQNがあり、これは行動を選択するネットワークとQ値の評価を行うネットワークを別のネットワークに行わせることで、DQNが抱えていたQ値を過大評価しすぎるという課題を解決しました。

クイズ

以下の文章を読み,空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ. 深層強化学習の1つであるDQN(Deep Q-Network)は、強化学習である(ア)においてQ値を推定するのにディープラーニングを用いたモデルである.
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    Q学習はQ値を学習するためのアルゴリズムです。Q値は強化学習において、ある状態においてある行動がどの程度の価値を持つかを指標化したものです。 (参考: G検定公式テキスト 第2版 第6章 6-5 P253) (参考:G検定公式テキスト 第1版 P175)

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