強化学習の基礎と深層強化学習（東京大学 松尾研究室 深層強化学習サマースクール講義資料）
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
自分が読んだ強化学習の資料達 - 下町データサイエンティストの日常
こんにちは。nino_piraです。 先日、強化学習の資料の引用ツイートをしましたら、それなりに伸びたので、「もしかして、みんな強化学習に興味ある！？」と思い自分が読んだ&好きな資料をまとめてます。 また、ブログを書いているうちに「何を持って基礎とするか」などカテゴライズも自分の中でも行方不明になっていましたので、色々思うところはあると思いますが、暖かい目で読んで頂ければ幸いです。。。。 あくまでも私の経験 強化学習基礎系 [Qiita] DQN（Deep Q Network）を理解したので、Gopherくんの図を使って説明 [書籍]これからの強化学習 [pdf] (小南さん作成) 強化学習入門 [pdf] (通称) Sutton本第2版 [書籍] 機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 [ブログ]強化学習 もう少し強化学習を詳しく知りたい系の人へ [書籍]速習 強化学
強化学習に出てくるベルマン方程式を理解しよう - HELLO CYBERNETICS
はじめに ベルマン方程式の概要 最適制御と評価関数 最適制御 評価関数 価値関数 ベルマンの最適性原理 ベルマン方程式 価値関数の離散化 状態の時間発展再訪 ベルマン方程式 まとめ 最後に はじめに 強化学習の基礎に置かれている「ベルマン方程式」について、言葉は知っているが実はちゃんと理解していないという方は意外と多いのではないかと思われます。これを知っていようが知っていまいが、正直世の中の便利なフレームワークを活用すれば強化学習を実行することは可能であるためだと推測されます。 しかし、ある種の出発点になっているはずの基礎方程式を無視して、ガチャガチャ色々試してみても、なんだかフワついたままでモヤモヤしてしまうのではないでしょうか。少なくとも自分はそうです。 なので今回はベルマン方程式を基本から丁寧に解説していきたいと思います。 ベルマン方程式の概要 細かい話をする前に、ベルマン方程式がど
強化学習を手を動かして学ぶ『Pythonで学ぶ強化学習』
機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 入門から実践まで (KS情報科学専門書) 目次 目次 はじめに 感想 読了メモ Day1 Day2 Day3 Day4 Day5 強化学習の問題点1 強化学習の問題点2 強化学習の問題点3 Day6 Day7 『Pythonで学ぶ強化学習』におすすめの副読素材 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 下記の通り、先日『Pythonで学ぶ強化学習』の著者の方々から、 献本をいただきました。 再び献本を頂きました😲『Pythonで学ぶ強化学習』の関係者の方々、ありがとうございます。機械学習は正直あまり詳しくないので、これを読んでAIエンジニアになれるように頑張ります。全編カラーで、コードも沢山あっていい感じです。じっくり読んで書評させて頂きます😀 #python Pythonで学ぶ強化学習 -入門から実践まで-
Web解析にも使える！ 強化学習超入門
3目並べで強化学習を行うと、どうなるのだろうか。強化学習のアルゴリズムの一つである「Q-Learning」を説明しつつ、Q-LearningにDeep Learningを組み合わせた「Deep Q-Network」を使って、強化学習を実装する方法を紹介する。
囲碁プロ棋士に勝ったAI「Alpha Go」で使われた、「強化学習」って何？
囲碁プロ棋士に勝ったAI「Alpha Go」で使われた、「強化学習」って何？：Web解析にも使える！ 強化学習超入門（1）（1/2 ページ） 昨今、多くのサービスに使われ、注目を浴びる「機械学習」。しかし、機械学習にはさまざまな学習方法が存在する。今回は、学習方法を比較しつつ、「強化学習」の概要を紹介する。 昨今、多くのサービスに使われるようになり、注目されている「機械学習」。その中の一つである「Deep Learning」（深層学習）は、ちまたでは「AI」（人工知能）と呼ばれ、慣れ親しまれています。言葉自体も、世の中にだいぶ浸透してきたのではないでしょうか。しかし、機械学習の学習方法は、数多く存在するためか、なじみのないものも多くあります。 本連載は、数多くある学習方法の中から「強化学習」にフォーカスを当て、「強化学習とは何なのか」「他の手法とどう違うのか」「Pythonからの利用方法」
作りながら学ぶ強化学習 -初歩からPyTorchによる深層強化学習まで|Tech Book Zone Manatee
株式会社電通国際情報サービス ⼩川雄太郎 株式会社電通国際情報サービス（ISID）、技術本部 開発技術部に所属。ディープラーニングをはじめとした機械学習関連技術の研究開発・技術支援、およびHR techに関するデータ解析を業務とする。明石高専、東京大学工学部を経て、東京大学大学院新領域創成科学研究科、神保・小谷研究室にて、脳機能計測および計算論的神経科学の研究に従事し、2016年博士号（科学）を取得。東京大学特任研究員を経て、2017年4月より現職。JDLA DeepLearning for GENERAL 2017。 2018.04.03 作りながら学ぶ強化学習 -初歩からPyTorchによる深層強化学習まで 第15回 CartPole課題で深層強化学習DQNを実装 SEやプログラマ、エンジニア、一般の方を対象に、少しずつ実際にプログラムを作りながら、強化学習および深層強化学習について解
Ponanzaにおける強化学習とディープラーニングの応用
Ponanzaにおける強化学習とディープラーニングの応用 1. Ponanzaにおける 強化学習とディープ ラーニングの応用 大渡 勝己 HEROZ株式会社 2017/11/23 本文およびデータ等の著作権を含む知的所有権はHEROZ株式会社に帰属し、事前にHEROZ株式会社への 書面による承諾を得ることなく本資料およびその複製物に修正・加工することは堅く禁じられています。 また、本資料およびその複製物を送信、複製および配布・譲渡することは堅く禁じられています。 2. 1 HEROZ 会社概要 日本の伝統文化の将棋発AIで世界を驚かす! 世界を驚かすサービスを創出する 人工知能（AI）革命を起こし、未来を創っていく集団ビジョン 驚きを心に、何事も楽しむバリュー ミッション 3. 2 AI(BtoC)サービス 人工知能関連技術を活かし、将棋・チェス・バックギャモン等のストラテジーゲームを
AIで株をやる！～株の売り買いを深層強化学習で予想 - Speaker Deck
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Platinum Data Blog by BrainPad
データ活用のリーディングカンパニー、株式会社ブレインパッドの公式ブログです。ブレインパッドの社風や働き方、多彩なプロフェッショナルたちをより深く知ってもらいたいという想いを元に、さまざまな記事をお届けします。
Pythonによる4足歩行ロボットの制御と強化学習による歩行動作獲得の実例 #pyconjp
This document summarizes recent research on applying self-attention mechanisms from Transformers to domains other than language, such as computer vision. It discusses models that use self-attention for images, including ViT, DeiT, and T2T, which apply Transformers to divided image patches. It also covers more general attention modules like the Perceiver that aims to be domain-agnostic. Finally, it
強化学習＋為替トレード戦略 – Momentum
概要 ・強化学習をトレード戦略に適用するとこんな感じになるのかなというテスト。我流なので何やってんのpgrという場合も生暖かい眼で何卒よろしくお願いします(ヘッジ文言^^) ・モンテカルロをぶん回すことでQ-valueを推定します。 ・今回は簡単のために初回訪問モンテカルロ(逐一訪問はめんどいのお) ・モメンタム戦略を試すため、状態として過去の自分自身のシャープレシオ(1ヶ月と3ヶ月)を使用しています。 ・行動決定にはEpsilon-Greedy法 初回訪問モンテカルロ いかんせん強化学習の学習自体が何をどう考えて良いか門外漢のため五里霧中＋Pythonも同じく門外漢のため五里霧中のため、自身の勉強方法も探索しっぱなしという^^;; これであってんのですかねえ 詳しくは参考文献[1]のP.134を見てケロというかんじなのですが、 ・現在での状態を確認(状態=過去のシャープレシオ) ↓ ・そ
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Pythonで学ぶ強化学習 -入門から実践まで-を書きました