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DQN (コンピュータ) : ウィキペディア日本語版 | DQN (コンピュータ) DQN(deep Q-network)とは、Googleの子会社ディープマインドが開発した人工知能である。深層強化学習アルゴリズムを利用したもので、一部の電子ゲームにおいて人間以上のスコアを獲得できている〔。 == 概要 == DQNは、画像認識に多く用いられる深層学習と強化学習を組み合わせたアルゴリズムにより動作し、ゲームのルールを教えていない場合でも、どのように操作すれば高得点を目指すことができるのかを判断することができる。この際に、今までの経験をもとにトレーニングを行う「experience replay」と呼ばれるアルゴリズムが大きく貢献していることが分かった〔。 DQNはAtari 2600の49種類のゲーム中43種類で従来の人工知能による得点を上回り、29のゲームではプロゲーマーと同等またはそれ以上のパフォーマンスを見せた〔。特にブロック崩しでは、400回プレイするとボールの取りこぼしがなくなり、600回のプレイの後には次々と攻略法を生み出し、高得点を取るようになった〔。またもっとも上達したピンボールでは人間の25倍のスコアを取った。 これらの研究成果は、Nature電子版に、2015年2月26日付で掲載された。
抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア(Wikipedia)』 ■ウィキペディアで「DQN (コンピュータ)」の詳細全文を読む
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