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Rainbow

ディープラーニングの手法 深層強化学習分野 Rainbow

Rainbow

Rainbowは2017年に開発された深層の強化学習の手法です。

この手法は深層強化学習の基本的な手法DQNの他にもDDQN(ダブルDQN),Dueling-Networks(デュエリングネットワーク),Multi-step-learning(マルチステップラーニング),Noisy-Networks(ノイジーネットワーク),CategoricalDQN(カテゴリカルDQN),Prioritized experience replay(優先度付き経験再生)を使用し合計7つの構成要素を持ちます。結果としてrainbowはこれらの全ての構成要素よりも高いパフォーマンスを示します。

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クイズ

深層強化学習は年々様々な種類が開発されているが,2017年に開発されたrainbowは主に7つの強化学習手法を組み合わせた手法である.以下の選択肢のうちrainbowに用いられていない手法を一つ選べ.
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    深層強化学習手法の一つであるrainbow(2017)は以下の7つの手法全てを組み合わせてできています. 1,経験再生 2,ターゲットネットワーク 3,ダブルDQN 4,優先度付き経験再生 5,デュエリングネットワーク 6,カテゴリカルDQN 7,ノイジーネットワーク また,Agent57は2020年前半にDeepMind社から発表された最新の手法です.

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