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DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlow は、TensorFlow を使用した Deep Q-Network(DQN)を実装するオープンソースプロジェクトです。経験リプレイ、ターゲットネットワークの更新、ε-greedy 探索を活用して Atari Breakout をプレイするエージェントを訓練します。モデル訓練、評価、パフォーマンス可視化のスクリプトを含み、RL研究者、学生、開発者がDQNベースの手法を研究・拡張できる再現性の高いベンチマークを提供します。
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May 02 2025
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DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlow
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DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlow は、TensorFlow を使用した Deep Q-Network(DQN)を実装するオープンソースプロジェクトです。経験リプレイ、ターゲットネットワークの更新、ε-greedy 探索を活用して Atari Breakout をプレイするエージェントを訓練します。モデル訓練、評価、パフォーマンス可視化のスクリプトを含み、RL研究者、学生、開発者がDQNベースの手法を研究・拡張できる再現性の高いベンチマークを提供します。
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Gobii はチームが 24 時間 365 日稼働する自律型デジタルワーカーを作成し、ウェブ調査やルーティンタスクを自動化できるようにします。
Seedance-2
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Vertechは、学生と教師が効果的に学び、教えるために設計されたAIプロンプトを提供します。
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DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlowとは?
DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlow は、Atari Breakout 環境に特化した DQN アルゴリズムの完全な実装です。畳み込みニューラルネットワークを用いてQ値を近似し、連続した観測間の相関を破るために経験リプレイを使用し、訓練安定化のために定期的に更新されるターゲットネットワークを採用しています。エージェントはε-greedyポリシーに従って探索し、生のピクセル入力からスクラッチで訓練可能です。リポジトリには設定ファイル、報酬の増加を監視する訓練スクリプト、訓練済みモデルのテストのための評価スクリプト、宛にTensorBoardによる訓練メトリクスの可視化ツールが含まれています。ユーザーは学習率、リプレイバッファサイズ、バッチサイズなどのハイパーパラメータを調整して異なる設定を試すことができます。
誰がDQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlowを使うの?
強化学習研究者
機械学習の学生と教育者
AI開発者とホビー愛好家
ゲームAI愛好者
DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlowの使い方は?
ステップ1:GitHubからリポジトリをクローンします。
ステップ2:pipを使って依存関係(TensorFlow、gym、numpy)をインストールします。
ステップ3:設定ファイルでハイパーパラメータを構成します。
ステップ4:訓練スクリプトを実行して学習を開始します。
ステップ5:評価スクリプトを使用して訓練済みエージェントをテストします。
ステップ6:TensorBoardを使ってメトリクスを可視化します。
プラットフォーム
mac
windows
linux
DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlowの主な特長・利点
コア機能
Deep Q-Network の実装
経験リプレイバッファ
ターゲットネットワークの更新
ε-greedy探索
TensorBoardによる可視化
利点
再現性の高いベンチマーク
教育目的のリファレンス
ハイパーパラメータの調整が容易
明確な訓練・評価スクリプト
DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlowの主な使用ケース・アプリケーション
RLアルゴリズムの研究と開発
RLコースにおける教育デモ
DQNのパフォーマンスベンチマーク
他の Atari ゲームへの拡張
DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlowのFAQs
必要な依存関係は?
エージェントをどのように訓練しますか?
GPUが使えますか?
事前訓練済みモデルはありますか?
ハイパーパラメータを変更するには?
対応している Atari ゲームは何ですか?
訓練メトリクスをどう可視化しますか?
問題を報告するには?
このコードのライセンスは何ですか?
改善を寄稿できますか?
DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlow会社情報
andi611
andi611
https://andi611.github.io/
in/andy-t-liu
https://scholar.google.com/citations?user=3FpZleMAAAAJ&hl=en
andi611
DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlow のレビュー
5/5
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