A3C-LSTM
LSTMを用いた強化学習手法A3CのPython実装で、CartPole環境で試しています。READMEによると収束しないため、DDPG版が紹介されています。
再現できる小さなissueを選び、AIコーディングエージェントで直してみましょう。
Xで共有ライセンス表記なし
概要
LSTMネットワークを使った強化学習アルゴリズムA3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic)のPython実装で、OpenAI GymのCartPole環境で試されています。Arthur JulianiのTensorFlow解説とMnihらの2016年の論文をもとにしています。作者は例示用のコードであり、このモデルはCartPoleで収束しないと明記しています。
主な特長
- TensorFlowで作ったLSTM付きA3Cエージェント
- 30を超えるミニバッチでのみ学習
- 報酬係数で高い学習率でも学習可能に
- 100エピソードごとにモデルを保存し再利用可能
こんな人・用途に
LSTM付きA3Cの構成を学びたい人向けです。収束しないと明記されており、動作するモデルにはDDPG版が案内されています。
- アップストリーム
- liampetti/A3C-LSTM
- GitHubのフォーク
- Guo-astro/A3C-LSTM
- アップストリームのスター数
- 48
- カテゴリ
- 金融・データ・リサーチ
- 言語
- Python
- ライセンス
- ライセンス表記なしライセンスがない場合、著作者がすべての権利を保持します。コードを再利用する前にアップストリームの作者に確認してください。
- フォーク日
- 2018-05-20
- 同期状態
- 同期済み最終同期 2026-11-09
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