エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
ML-Agentsで模倣学習(GAIL)を取り入れた強化学習を行う - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
ML-Agentsで模倣学習(GAIL)を取り入れた強化学習を行う - Qiita
要約 コンセプト:報酬がスパースな環境だとエージェントが報酬に辿り着けず、学習が進まない・・ので模... 要約 コンセプト:報酬がスパースな環境だとエージェントが報酬に辿り着けず、学習が進まない・・ので模倣学習で人間が手本を見せる UnityのML-Agentsで強化学習+模倣学習(GAIL)をする手順の紹介 はじめに Unityでは、ML-Agentsというライブラリを使うことで機械学習を行うことができます。ML-Agentsは特に強化学習(Reinforcement learning)を容易に行うことが可能であり、Unityエディタ上で容易に環境を構築、スクリプトで報酬の設定等を行うこともできます。 ですが、ゲームにおいて強化学習でうまく挙動を学習させることが難しい場合があります。 強化学習とその課題 強化学習は、エージェントの一連の行動の結果として報酬を与えることで学習が進行します。しかし、報酬がスパースな(少ない)環境では、エージェントが報酬となる行動に辿り着くことが難しいため、エージ