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  1. 研究報告
  2. ゲーム情報学(GI)
  3. 2024
  4. 2024-GI-53

NetHackにおける深層強化学習アルゴリズムDQNとPPOの比較評価

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/238517
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/238517
c493c26c-91c8-473b-9647-21b5ed23fe65
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-GI24053007.pdf IPSJ-GI24053007.pdf (1.4 MB)
 2026年8月30日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, GI:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-08-30
タイトル
タイトル NetHackにおける深層強化学習アルゴリズムDQNとPPOの比較評価
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 その他のゲーム
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
電気通信大学
著者所属
電気通信大学
著者所属
電気通信大学
著者所属
電気通信大学
著者所属(英)
en
The University of Electro-Communications
著者所属(英)
en
The University of Electro-Communications
著者所属(英)
en
The University of Electro-Communications
著者所属(英)
en
The University of Electro-Communications
著者名 大貫, 泰弘

× 大貫, 泰弘

大貫, 泰弘

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田原, 康之

× 田原, 康之

田原, 康之

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大須賀, 昭彦

× 大須賀, 昭彦

大須賀, 昭彦

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清, 雄一

× 清, 雄一

清, 雄一

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 深層強化学習(DRL)は,様々なビデオゲームにおいてエージェントの研究に広く利用されており,その有用性が示されている.近年,ローグライクゲームのような複雑な環境での DRL エージェントの研究が注目されている.複雑な環境下における DRL の研究は,エージェントが高度な戦略を学習し適用する能力を評価する上で多くの利点がある.その中で,ローグライクゲームの一つである NetHack についても研究が行われている.本研究では,NetHack を用いた強化学習環境 NetHack Learning Environment において,DQN および PPO を用いた深層強化学習エージェントについて比較を行う.また,環境から与えられる報酬以外に追加の報酬を設定し,エージェントの学習に与える影響について調査する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11362144
書誌情報 研究報告ゲーム情報学(GI)

巻 2024-GI-53, 号 7, p. 1-8, 発行日 2024-08-30
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8736
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 08:32:34.869068
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