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強化学習

強化学習とは、ある環境下のエージェントが現状を推測し行動を決定することで報酬を獲得するという見解から、その報酬を最大限に得る方策を学ぶ機械学習のことを指します。問題解決時に得る報酬が選択結果によって変化することで、より良い行動を選択しようと学習する点が特徴です。

Keras-RL

Keras-RLは、Kerasを用いてDQNなどの深層強化学習アルゴリズムを実装したライブラリです。学習する強化学習の環境をOpenAI Gymのインターフェースに準じて作成することが必要です。

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kerns-rlのepisode rewardについてです。

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強化学習

強化学習とは、ある環境下のエージェントが現状を推測し行動を決定することで報酬を獲得するという見解から、その報酬を最大限に得る方策を学ぶ機械学習のことを指します。問題解決時に得る報酬が選択結果によって変化することで、より良い行動を選択しようと学習する点が特徴です。

Keras-RL

Keras-RLは、Kerasを用いてDQNなどの深層強化学習アルゴリズムを実装したライブラリです。学習する強化学習の環境をOpenAI Gymのインターフェースに準じて作成することが必要です。

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投稿2018/04/24 11:46

kerns-rlで、エピソードごとのrewardはどの様にすれば確認できるのでしょうか?
memory.rewards.dataにステップごとのrewardが格納されていますが、エピソードごとのrewardを確認したい場合はどうすれば良いでしょうか?
testを実行した際に以下の様に表示されますが、ここでのrewardはエピソードを通してのrewardの合計ですよね?それをfitの際にも確認したいです。
Episode 1: reward: -6.000, steps: 50
Episode 2: reward: -10.000, steps: 50
Episode 3: reward: -15.000, steps: 50
Episode 4: reward: -6.000, steps: 50

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