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Eau De Q-Network：深層強化学習におけるニューラルネットワークの適応的蒸留

(Eau De Q-Network: Adaptive Distillation of Neural Networks in Deep Reinforcement Learning)

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田中専務

拓海先生、最近の論文で「Eau De Q-Network」という手法が注目されていると聞きました。弊社でも組み込み機器で推論コストを下げたいのですが、これは現場に役立ちますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！Eau De Q-Networkは、学習の速さに合わせてニューラルネットワークを段階的に間引く

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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