「ITエンジニアのための強化学習理論入門」的な何かのアイデア - めもめも
元ネタ incompleteideas.net ポイント ・学習の過程がステップバイステップで理解できる（目で見える）サンプルを示すことで、「なぜそれでうまく学習できるのか」を理解することを目標とする。 ・アルゴリズムを愚直に実装したコードを示すことで、数式ではなく、コードを通してアルゴリズムを理解する。 Tabular method Multi-arm bandit による導入 MDPの枠組みは一旦無視して、強化学習のポイントとなる「考え方」を理解する ・Exploitation - Exploration のバランスが必要。典型的には ε - greedy を利用する。 ・環境から収集したデータを元に、行動の価値を見積もる価値関数を構成する。 ・データ収取と並行して、価値関数を逐次更新する。 ・逐次更新の方法は、一義的に決まるものではないが、「差分を一定の重みで加えて修正する」という考
keras 使って DQN で迷路を解いてみた - mizchi's blog
世界観をつかめるぐらいには機械学習やっておきたいと思い、とりあえず何かしらのお題がないと興味が続かなさそうなので、二次元の盤面上で何かしらの行動をする、ローグライクのモンスターのエージェントを作るのを目標にしようと思う。自分がゲーム作るとき、大抵エージェントのルール作る段階で飽きてくるので。 今回の記事は、迷路を解くところまで。 学習資料 [Python]強化学習(DQN)を実装しながらKerasに慣れる - Qiita DQNをKerasとTensorFlowとOpenAI Gymで実装する 全力で人工知能に対決を挑んでみた（理論編） - ニコニコ動画 雰囲気を掴むのに、ニコ動の解説動画わかりやすかった。 よく使われてる OpenAI Gym 、見た目は派手だが、環境変数が多すぎていまいち理解の助けにならない + 次元が多すぎて収束が遠いので、すごい単純なゲームルールを自分で作って、それ
最適制御からの強化学習 - HELLO CYBERNETICS
はじめに 最適制御 そもそも制御問題とは？ 自動制御 フィードバック制御 制御問題の例 最適制御問題 最適制御のまとめ 最適制御から強化学習へ 最適制御の困難 強化学習の形式と最適制御との比較 環境の振る舞いを知る方法は無いのか 強化学習の大まかな流れ モンテカルロ法 TD法 関数近似 最後に 制御の分野と強化学習 基本的思想の違い 実用的問題 PID制御という巨人 はじめに 強化学習といえば、最強の囲碁ソフトAlphaGo に搭載されているアルゴリズムで一躍有名となった分野です。今回は強化学習の特殊な問題設定がどういうものであるかを強調するため、最適制御としての立場から発展させた強化学習を見てみたいと思います。 最適制御 そもそも制御問題とは？ 例えば、自動車の速度を調整する場合、タイヤの回転を調整する必要がありますが、私達が実際にやっているのはアクセルやブレーキを踏み込むことだけです。
AlphaGo Zeroの手法でリバーシの強化学習をやってみる - Qiita
はじめに AlphaGo Zeroは、囲碁AIをゼロから強化学習で鍛え上げたもので、それまで最強だったAlphaGo Masterを打ち破るという偉業を成し遂げました。そしてこのZeroの手法自体は結構シンプル、かつ、強くなれるという美味しいところ取りな手法なのです。また、そのゲームの知識を知らなくても実装できます。 今回は手法の理解と検証のため、リバーシのAIを育てているので共有します。 システム概要 ソースコード: https://github.com/mokemokechicken/reversi-alpha-zero 動作環境 確認済みなのは以下の環境です。 Python 3.6.3 tensorflow-gpu: 1.3.0 tensorflow==1.3.0 でも動きますが、非常に遅いです。play_guiの時は tensorflow(cpu) でもまあ問題ない感じで動きます。
Understanding Agent Cooperation
Research Understanding Agent Cooperation Published 2 February 2017 Authors Joel Leibo, Marc Lanctot, Thore Graepel, Vinicius Zambaldi, Janusz Marecki We employ deep multi-agent reinforcement learning to model the emergence of cooperation. The new notion of sequential social dilemmas allows us to model how rational agents interact, and arrive at more or less cooperative behaviours depending on the
強化学習入門
30. 強化学習の目的 将来得られる報酬の総和が最大になるように政策を学習する （発散しないように）割引率 を定義し，これを乗じた報酬を 将来に渡り加えた総和を収益とし，この期待値を最大化する！ E " 1X t=0 t R(st, at, st+1) # , 8s0 2 S, 8a0 2 A目的関数 下記の目的関数を最大にする政策関数 を求める⇡ at ⇠ ⇡(at|st) st+1 ⇠ PT (st+1|st, at) st 2 S, at 2 A 2 (0, 1] 制約条件 A : ありうるすべての行動集合 S : ありうるすべての状態集合 13年5月3日金曜日 31. 強化学習の目的 E " 1X t=0 t R(st, at, st+1) # , 8s0 2 S, 8a0 2 A目的関数 ⇡⇤ (a|s) ⌘ arg max ⇡ E " 1X t=0 t R(st, at, st
強化学習によるリバーシの思考アルゴリズムの研究(2) — ありえるえりあ
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ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ロボットから自動運転車、はては囲碁・将棋といったゲームまで、昨今多くの「AI」が世間をにぎわせています。 その中のキーワードとして、「強化学習」というものがあります。そうした意味では、数ある機械学習の手法の中で最も注目されている(そして誇張されている・・・)手法ともいえるかもしれません。 今回はその強化学習という手法について、基礎から最近目覚ましい精度を出しているDeep Q-learning(いわゆるドキュン、DQNです)まで、その発展の流れと仕組みについて解説をしていきたいと思います。 本記事の内容をベースに、ハンズオンイベントを開
深層強化学習：ピクセルから『ポン』 – 後編 | POSTD
前編はこちら： 深層強化学習：ピクセルから『ポン』 – 前編 起こっていないこと さて、方策勾配を使って生のピクセルから『ポン』をプレイする方法を学びましたが、ご理解いただけましたね。この手法は推測してチェックするという手間のかかるやり方で、”推測”は最新の方策からロールアウトをサンプリングすることを意味し、”チェック”は良い結果を導くアクションを促すこと意味します。大枠では、これは強化学習の問題への最先端のアプローチです。このような振る舞いを学習できるということは感動的です。しかしあなたが直感的にアルゴリズムを理解していて、どのように機能するか知っているとしたら、少しがっかりしてしまうのではないでしょうか。具体的に、機能しないのはどういうところでしょうか。 これと比較して、人間は『ポン』のプレイ方法をどのように学習するでしょうか。おそらくあなたはゲームを見せ、次のように言います。「パドル
深層強化学習：ピクセルから『ポン』 – 前編 | POSTD
(訳注：2016/6/28、記事を修正いたしました。) 本記事は、もう随分と前から投稿したいと思っていた強化学習（RL）に関するものです。RLは盛り上がっています。皆さんも既にご存知のこととは思いますが、今やコンピュータは ATARI製ゲームのプレイ方法を自分で学習する ことができ（それも生のゲーム画像のピクセルから！）、 囲碁 の世界チャンピオンにも勝つことができます。シミュレーションの四肢動物は 走って飛び跳ねる ことを学習しますし、ロボットは明示的にプログラミングするのが難しいような 複雑な操作のタスク でも、その実行方法を学習してしまいます。こうした進歩はいずれも、RL研究が基となって実現しています。私自身も、ここ1年ほどでRLに興味を持つようになりました。これまで、 Richard Suttonの著書 で勉強し、 David Silverのコース を通読、 John Schulm
強化学習で考えるギャンブラーの最適行動 - kivantium活動日記
強化学習と呼ばれる機械学習の一分野があります。機械学習というと、入力に対して正解の出力を当てる教師あり学習が話題になることが多いですが、強化学習では明示的に正解が与えられません。ある行動を試してみて、それに対して得られる「報酬」から自分でどのような行動が良い結果をもたらすのかを判断して、より良い行動を学習するアルゴリズムになっています。 強化学習にはチェスやリバーシなどといったボードゲームのAIやロボットの行動学習などの応用例があります。この前話題になったDeep Q Network、通称DQNも強化学習の一種です。応用例が面白いにも関わらず、PRMLなどの主要な機械学習の教科書では強化学習を扱わないことが多いので、いま強化学習だけの参考書を買って勉強しています。 強化学習 作者: Richard S.Sutton,Andrew G.Barto,三上貞芳,皆川雅章出版社/メーカー: 森北出
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7 強化学習シミュレーション
強化学習の基礎
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