Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Comparative Study of Deep Reinforcement Learning Models: DQN vs PPO vs A2C

論文の概要: A Comparative Study of Deep Reinforcement Learning Models: DQN vs PPO vs A2C

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14151v1
Date: Fri, 19 Jul 2024 09:29:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-22 18:04:03.561968
Title: A Comparative Study of Deep Reinforcement Learning Models: DQN vs PPO vs A2C
Title（参考訳）: 深層強化学習モデルの比較研究:DQN対PPO対A2C
Authors: Neil De La Fuente, Daniel A. Vidal Guerra,
Abstract要約: 本研究は, 深部Q-Networks(DQN), Proximal Policy Optimization(PPO), Advantage Actor-Critic(A2C)の3つの高度な深部強化学習モデルの比較分析を行った。本研究は,これらのモデルの性能と効果を制御された環境で評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This study conducts a comparative analysis of three advanced Deep Reinforcement Learning models: Deep Q-Networks (DQN), Proximal Policy Optimization (PPO), and Advantage Actor-Critic (A2C), within the BreakOut Atari game environment. Our research assesses the performance and effectiveness of these models in a controlled setting. Through rigorous experimentation, we examine each model's learning efficiency, strategy development, and adaptability under dynamic game conditions. The findings provide critical insights into the practical applications of these models in game-based learning environments and contribute to the broader understanding of their capabilities. The code is publicly available at github.com/Neilus03/DRL_comparative_study.
Abstract（参考訳）: 本研究では,Deep Q-Networks (DQN), Proximal Policy Optimization (PPO), Advantage Actor-Critic (A2C) の3つの高度な深層強化学習モデルの比較分析を行った。本研究は,これらのモデルの性能と効果を制御された環境で評価する。厳密な実験を通じて,各モデルの学習効率,戦略開発,動的ゲーム条件下での適応性について検討する。この知見はゲームベースの学習環境におけるこれらのモデルの実践的応用に関する批判的な洞察を与え、それらの能力のより広範な理解に寄与する。コードはgithub.com/Neilus03/DRL_comparative_studyで公開されている。

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