強化学習

rl

理論

2022-03-03

• 強化学習入門
  2022-01-18
• 強化学習をバランス調整に活用。『逆転オセロニア』が目指す、ゲーム開発の近未来
  • automatik のやりたいことに最も近い: 強化学習によるバランス調整
• Workshop Studio
  • DQN(Deep Q Network) の解説
    DQN-theory

実装

• 【強化学習入門】PolicyGradientでOpenAI GymのCartPoleをクリアする - nosukeru-nauts
  • GitHub - ryu-ke/gym_tutorial: RL tutorials for OpenAI Gym, using PyTorch
  • 最小サンプル
• GitHub - openai/gym: A toolkit for developing and comparing reinforcement learning algorithms.
• GitHub - wakame-tech/994G601-ml: assignments of class 994G601
  • 1mm理解した

Experience Replay

• 【強化学習】Experience Replayの理論
• 【強化学習】Experience Replay の研究の傾向とその考察
• 【論文】Prioritized Experience Replay (2016) - Qiita
• 【論文調査】Experience Replay関連の論文6本
• 【強化学習】Large Batch Experience Replay (LaBER)

参考文献

• 深層強化学習アルゴリズムまとめ - Qiita
  • 潮流
• 強化学習 - 星の本棚
  • 基礎から応用まで図を多用しながら綺麗にまとめている. obsidianのmocで真似したい