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  <author_name>Gasyou</author_name>
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  <blog_title>GA将？開発日記～王理のその先へ～</blog_title>
  <blog_url>https://gasyou.hatenablog.jp/</blog_url>
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    <anon>開発日記</anon>
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  <description>現状 Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation まず、上記論文の関数近似器の導入は断念しました。何をどういじっても、素のPGLeaf以上の性能にはならなかったので。 やった事は大体こんな感じ。 論文の手法をそのまま実装 → NG と変形してみた → NG の代わりに評価値を用いる → NG の代わりに評価値から予測した報酬の期待値を用いる → NG 考察 上記論文によると、まずと評価関数の学習を並行して行うので、学習初期のがあまり信用出来ないのでは？という疑問。 この為、学習初期…</description>
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  <published>2018-12-07 20:22:47</published>
  <title>PGLeaf Drei全面的に書き直す事にした</title>
  <type>rich</type>
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