強化学習の基本 Qラーニングを直観的に理解するためのアニメーションによる可視化 - Qiita
経路探索問題を強化学習で解き、その過程をアニメーションで可視化しました。 ↑↓で速度調節、Spaceで最速の学習、ドラッグ or タップで障害物の追加ができます。 これにより、強化学習で何をしているのか直観的に分かりやすくなりました。 問題設定 本アニメーションで可視化している問題の設定は、下記の通りです。 条件 $n\times n$のマスからなる離散的なフィールド 固定の初期位置と目標位置(⭐)、障害物が配置されている 障害物（🔴）は、踏んだら死ぬ。初期位置からやり直し 自機(👾)は単位時間に8方向のいずれかへ1マス移動できる 横移動と斜め移動のコストは同じ 得たい出力 初期位置から目標位置までの、障害物を回避した最短経路 この問題を強化学習のフレームワークに落とし込み、Qラーニングで求解しています。 詳細は後述します。 各インジケータの意味 本可視化の見方を説明します。 前節で述
これから強化学習を勉強する人のための「強化学習アルゴリズム・マップ」と、実装例まとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ※2018年06月23日追記 PyTorchを使用した最新版の内容を次の書籍にまとめました。 つくりながら学ぶ! 深層強化学習 ~PyTorchによる実践プログラミング~ 18年6月28日発売 これから強化学習を勉強したい人に向けて、「どんなアルゴリズムがあるのか」、「どの順番で勉強すれば良いのか」を示した強化学習アルゴリズムの「学習マップ」を作成しました。 さらに、各手法を実際にどう実装すれば良いのかを、簡単な例題を対象に実装しました。 本記事では、ひとつずつ解説します。 オレンジ枠の手法は、実装例を紹介します。 ※今回マップを作るに
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