DQN | Abstract 第3文

We apply our method to seven Atari 2600 games from the Arcade Learning Environment, with no adjustment of the architecture or learning algorithm.

Volodymyr Mnih, et al., "Playing Atari with Deep Reinforcement Learning"

https://arxiv.org/abs/1312.5602

強化学習にディープラーニングを適用して成功した一例であるDQNの論文の"Playing Atari with Deep Reinforcement Learning"のAbstractの第3文について、英語リーディング教本のFrame of Reference(F.o.R.)を使って英文構造を解読します。

「我々は、構造や学習アルゴリズムの調整なしで、Arcade Learning Environmentの7つのAtari 2600のゲームに我々の手法を適用した。」

あえて補足するほどのことでもないかもしれませんが、Arcade Learning Environmentは固有名詞なので、訳したりカタカナにしたりはしませんでした。

GitHub - mgbellemare/Arcade-Learning-Environment: The Arcade Learning Environment (ALE) -- a platform for AI research.

DQNの理論の概要については、こちらの書籍に説明があります。

 

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薬袋善郎先生の公式ウェブサイト 

http://minai-yoshiro.com

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