強化学習100題Web site created using create-react-app
強化学習：再帰処理と反復処理 - 他力本願で生き抜く（本気）
前回、状態価値関数を定式化し、決まった方策のもとベストな行動を学習することができました．おそらくこのベストな行動を次の方策としていけば、最適な方策が見つかりそうな気がします． ですが、実装してみると分かりますが、非常に計算時間が遅いです．誇張じゃなく、考慮する未来を3ステップ増やすだけで、お昼ご飯食べてお茶できるくらい時間が増えたりします． これは私の学習ノートです．詳しく知りたい方は、以下の記事を呼んでください． qiita.com 再帰処理と反復処理 先に結論から言うと、再帰処理と反復処理では、反復処理が圧倒的に計算時間が短くなります．圧倒的です． いきなり再帰処理、反復処理と言ってもよくわからないと思いますので順番に見ていきます． 再帰処理 再帰処理は、これまで枝分かれのダイアグラムで説明してきた計算方法です． 図を省略するため、ある行動を選択した後の遷移確率は確定的（確率１でその行
【強化学習】Bellman方程式の導出 - ギャラクシースーパーはてなブログ
はじめに モチベーション Bellman方程式ってなに Bellman方程式の導出の流れ 参考書籍 メイン サブ 計算ルール（確率，期待値の基本） 周辺化 基本 例 同時確率と条件付き確率の関係（乗法定理） 基本 例 条件付き期待値 基本1 基本2 例 本題 登場人物（強化学習に出てくる基本概念） 遷移確率 利得（累積報酬） 即時報酬の期待値 価値関数 状態価値関数 行動価値関数 との関係 ようやくBellman方程式へ 状態価値関数についてのBellman方程式 行動価値関数についてのBellman方程式 Sutton本との比較 はじめに Qrunchに投稿した記事に少し追記したものです．というのも，現状Qrunchだと外部からの検索で上手く引っかからないよう（つまりGoogle検索で出てこない）．QrunchはQrunchコミュニティ内での気軽な技術系情報共有を目的にしているところがコ
OSS強化学習フレームワークの比較
2. Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • グリーでの利用例 • フレームワーク全体のざっくりとした比較 • 各フレームワークごとの紹介 • Coach • RLlib • ChainerRL • Keras-RL • StableBaseline • Dopamine • Horizon 概要 3. Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • 敵のパラメータを調整後、バトルを繰り返して確認 • 想定通りのダメージ量になっているか？ • 乱数の影響は想定の範囲内に収まっているか？ • 問題点 • キャラクターの性能を把握していないとできない • かなり時間がかかる • 解決案 • バトルプレイAIの導入 • ルールを記述したり、バトルの状態毎に教師データを用意するのはほぼ不可能 • 強化学
Offline Reinforcement Learning特集！第三弾
3つの要点 ✔️ Model-based RLを利用したOffline RL ✔️ Offline RLは一般的にどのように評価されるべきか ✔️ Offline RLを改善していくための今後の展望 Offline Reinforcement Learning: Tutorial, Review, and Perspectives on Open Problems written by Sergey Levine, Aviral Kumar, George Tucker, Justin Fu (Submitted on 4 May 2020) Comments: Published by arXiv Subjects: Machine Learning (cs.LG), Artificial Intelligence (cs.AI), Machine Learning (stat.ML)
Offline Reinforcement Learning特集！第二弾
3つの要点 ✔️ Imporatance SamplingによるOffline Evaluation ✔️ Dynamic Programmingを用いたOffline RL ✔️ Policy constraint、Uncertainty estimationによるDistributional shiftの緩和 Offline Reinforcement Learning: Tutorial, Review, and Perspectives on Open Problems written by Sergey Levine, Aviral Kumar, George Tucker, Justin Fu (Submitted on 4 May 2020) Comments: Published by arXiv Subjects: Machine Learning (cs.LG), Ar
Offline Reinforcement Learning特集！第一弾
3つの要点 ✔️ 過去に集めたデータのみを利用して方策を学習するOffline RL ✔️ Offlne RLは、ヘルスケア、ロボティクスなど様々な分野の応用に期待されている ✔️ Offlne RLの問題点として主にdistribution shiftが挙げられる Offline Reinforcement Learning: Tutorial, Review, and Perspectives on Open Problems written by Sergey Levine, Aviral Kumar, George Tucker, Justin Fu (Submitted on 4 May 2020) Comments: Subjects: Machine Learning (cs.LG), Artificial Intelligence (cs.AI), Machine Lear
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
強化学習入門 ～これから強化学習を学びたい人のための基礎知識～ - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 こんにちは。アナリティクスサービス本部の仲田です。 本日は、「強化学習」について、その基礎的なアルゴリズムと、簡単なデモをご紹介します。 強化学習とは機械学習の手法のひとつ (画像はhttps://www.engadget.com/2016/03/12/watch-alphago-vs-lee-sedol-round-3-live-right-now/より) 「強化学習（Reinforcement Learning）」と呼ばれる学問分野をご存知でしょうか。 機械学習にはさまざまな分類方法がありますが、「教師付き学習（Supervised Learning）」「教師なし学習（Unsupervised Learning）」「強化学習」という3種類に分ける考え方があります。 この考え方では、強化
シミュレーションコンペで強化学習を始める時のTips - 思考の本棚
はじめに この記事はKaggle Advent Calender 2021の17日目の記事です。この記事はKaggleで開催されるシミュレーションコンペに、強化学習アプローチで取り組もうと思った時に役立つ情報をまとめたものです。強化学習に初めて取り組む方を基本的には想定しており内容もそちらに合わせています。 初めに自己紹介させていただくと、私はkutoというアカウントでKaggleに取り組んでおり、今年Kaggle Masterになることができました。過去に２つのシミュレーションコンペに参加し強化学習アプローチで取り組みました。過去のコンペ参加の振り返りは以下に書いてますので興味があればご覧ください。 kutohonn.hatenablog.com kutohonn.hatenablog.com これらの経験を通して得た強化学習の知見を共有できればと思います。なおここでいうシミュレーション
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
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