【3目並べで学ぶ強化学習】Q-LearningとDQNを徹底解説
【3目並べで学ぶ強化学習】Q-LearningとDQNを徹底解説：Web解析にも使える！ 強化学習超入門（2）（1/2 ページ） 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。 【おわびと訂正：2020年5月13日19時 本稿のサンプルのソースコードは「ChainerRLで三目並べを深層強化学習（Double DQN）してみた - Qiita」を引用して一部改変させていただいたものでした。該当箇所で、その旨の記載を追加しております。引用元の著者様、ならびに関係者の皆さまにおわび申し上げます。】 昨今、多くのサービスで活用され注目を集めている「機械学習」。その中から、2016年3月に
深層強化学習の動向 / survey of deep reinforcement learning
全脳アーキテクチャ若手の会第28回勉強会 Keywords: DQN, 強化学習, Episodic Control, Curiosity-driven Exploration
[How to!] スーパーマリオをTensorflowで学習＆プレイしよう!! - Qiita
$ vi /usr/local/lib/python3.6/site-packages/gym_pull/monitoring/monitor.py : : class Monitor(gym.monitoring.monitor.Monitor): ↓ class Monitor(gym.monitoring.monitor_manager.MonitorManager): プログラムについての簡単な説明 学習方法は強化学習(Reinforcement Learning)で行います。 教師あり学習とも教師なし学習とも少し違い実行したアクションの評価を学習します。 [参考] Deep Q-Network 以下に記事にDQNの説明がありました。 DQNの生い立ち ＋ Deep Q-NetworkをChainerで書いた [参考] 人の操作を学習する。 自分達で実行した結果を評価に学習させると
![[How to!] スーパーマリオをTensorflowで学習＆プレイしよう!! - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d59e9847de3f8a59f26af1c306d3dbd7ce92e0a5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCSG93JTIwdG8lMjElNUQlMjAlRTMlODIlQjklRTMlODMlQkMlRTMlODMlOTElRTMlODMlQkMlRTMlODMlOUUlRTMlODMlQUElRTMlODIlQUElRTMlODIlOTJUZW5zb3JmbG93JUUzJTgxJUE3JUU1JUFEJUE2JUU3JUJGJTkyJUVGJUJDJTg2JUUzJTgzJTk3JUUzJTgzJUFDJUUzJTgyJUE0JUUzJTgxJTk3JUUzJTgyJTg4JUUzJTgxJTg2JTIxJTIxJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz1mMGUyMTViNzM5NjEzMTY0MWExMjE3YjRiMTQzYTk2ZQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB0c3VuYWtpJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0zYjlkMmVmODE2ZDcyYWQ3MzlkNWU4YjUzYTIzNmQ5Nw%26blend-x%3D142%26blend-y%3D436%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g5qCq5byP5Lya56S-R0FVU1M%26txt-width%3D770%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%2523212121%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D156%26txt-y%3D536%26s%3D9924d81b7a49a6dc8af535aca6e1277b)
深層強化学習でシステムトレードをやる時に役に立ちそうな資料まとめ - ニートの言葉
Photo via Visual Hunt 少し前のことですが、AlphaGoという囲碁の人工知能プログラムがイ・セドル九段に勝利したことで話題になりました。*1 また、一部のゲームにおいて「DQN（Deep Q-network）」が人間よりも上手くプレイするようになったというニュースも話題になっていましたね。*2 今回はこれらの事例で使われている「深層強化学習」という仕組みを使って、FXのシステムトレードができないかと思い、調べてみました。 注意：強化学習もFXも勉強し始めたばかりなので、色々間違っている箇所があるかもしれません。ご指摘いただけると幸いです。 今回の内容 1.強化学習について 1-1.強化学習 1-2.Reinforcement Learning: An Introduction (2nd Edition) 1-3.UCL Course on RL 1-4.強化学習につい
遺伝的アルゴリズムxニューラルネットワーク（NeuroEvolution）でOpen AI Gymの二足歩行ロボを歩かせた話 - Qiita
遺伝的アルゴリズムxニューラルネットワーク（NeuroEvolution）でOpen AI Gymの二足歩行ロボを歩かせた話遺伝的アルゴリズムMachineLearningDeepLearning強化学習OpenAIGym どうも、オリィ研究所（http://orylab.com/） の ryo_grid こと神林です。 今回は以前試してなかなかうまくいかなかったOpen AI Gymの二足歩行ロボの強化学習へ再チャレンジした話と、その中で知ったNEAT(NeuroEvolution of Augmenting Topologies)という手法について書きたいと思います。 前回のお話 DQN(Deep Q-learning Network)という、強化学習の手法を使って二足歩行ロボを歩かせようとしました。 結果として、学習自体は成されましたが、まともに歩くというところまではいくことができま
Keras+DQNでリバーシのAI書く - Qiita
冬休みの自由研究 デモもあるよ 動機 この記事を読んで学生時代同じことやってたのが懐かしくなったので この記事を読んだらけっこう簡単にできそうだったので リバーシのルールを学ばせるとかじゃなく純粋に強いAIを目指します。 リポジトリ DQN以前の話題 盤面 盤面は6x6としました。 もともとは8x8でやっていたのですが、モデル、学習データともにそれなりの大きさになるので6x6くらいがお試しにはちょうどよかったです。 というか6x6で偶然うまく行ってこれでいっかってなった AIを用意 学習のための棋譜を大量生成したいので適当なAIを作ります。 今日は完全ランダムとモンテカルロ木探索を作ります。 そしてできたものがこちらになります。 この記事ではMTS(n)でプレイアウト数n回のモンテカルロ木探索のAIを示すものします。 棋譜の生成 こちらで紹介されているNeural Fitted Q Ite
お手軽にゲームプレイAIを試してみる - ABAの日誌
最近はゲームもAIがプレイしてくれる時代だ。 ゲーム攻略で人間を超えた人工知能、その名は「DQN」 有名なDQN。フルネームはdeep Q-networkと呼ばれる強化学習の一種だ。こういう機械学習系の仕組みはマシンパワーでもって学習をぶん回して動かさないといけないので、それなりの準備が必要なのが普通だ。だけど最近はこの手の物をブラウザ上で簡単に試せるようになっている。 REINFORCEjs 例えばREINFORCEjs。これはDQNをJavaScriptで実装したもの。使い方もえらく簡単。 // DQNエージェントにゲームの状態を与えると var action = agent.act(state); // アクションとしてどう行動すればよいかが帰ってくるので // それに従って行動して // その行動が正しかったどうかを示す報酬をDQNエージェントに教える agent.learn(re
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GitHub - rlcode/reinforcement-learning: Minimal and Clean Reinforcement Learning Examples