いまさらだけどTensorFlowでDQN(不完全版)を実装する - Qiita
{\begin{align} n &\leftarrow \rho n + (1-\rho)g_r^2 \\ g &\leftarrow \rho g + (1-\rho)g_r \\ m &\leftarrow \beta m - \frac \alpha {(n - g^2 + \gamma)}g_r \end{align}} イメージ的には、RMSPropが平均的な傾きの大きさを見て、値の更新幅を変えるのに対して、RMSPropGravesは傾きの分散に応じて、更新幅を変える感じでしょうか。 あとここで実装したDQNが、もう一点オリジナルと違うのは、通常のRMSPropを使う関係で、論文にあるLoss Clippingも行いません。 理由は、Clippingしたら、まともに学習が進まなかったからです・・・ DQN(不完全版)を実装するには 必要なライブラリ等 TensorFlow A
A3Cという強化学習アルゴリズムで遊んでみた話
This document presents mathematical formulas for calculating gradients and updates in reinforcement learning. It defines a formula for calculating the gradient of a value function with respect to its parameters, a formula for calculating the gradient of a policy based on the reward and value, and a formula for calculating the gradient of a parameter vector that is a weighted combination of its pre
「超人工生命ハッカソン」取材レポート これはまったく新しい人工知能アソビだ！
イベントタイトルが人工知能ではなく「超人工生命」なのは、今回のハッカソンに、ドワンゴAI研究所で産まれた自立学習型人工生命体「LIS」（リズ）を取り入れ、その調教手法を競うハッカソンであるためだ。 説明によれば、「LIS」は、Convolutional Neural Network（CNN/AlexNet）と、Q-Network（DQN）を組み合わせたもの（とエラそうに書きつつも、僕自身概念的なことしかわかってないのですが）。ユニークなのは、Unityと接続されていることだ。Unityでつくった仮想空間のカメラ映像を、学習済みCNNで特徴抽出をして、DQNで学習していくAIということになる。 具体的には、任意の仮想空間上に「報酬（リワード）」と「ペナルティ」の概念を持つブロックを配置して、LISを放つ。LISは制限のなかでできるだけペナルティ取得を最小化して、報酬取得を最大化する方法を学習
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
長文日記
