PFRLでスーパーマリオ1-1をクリアするまで - Qiita
以前はStableBaselinesを使っていましたが、ニューラルネットワークの構造をいじりにくいことやアルゴリズムに手を加えにくいと思っていました。ネットワークにAttentionを加えるだけでも一苦労でした。 そもそもTensorFlow向けであった点も使いづらかったので、PyTorch向けの深層強化学習ライブラリを探していたところPFRLというライブラリを見つけました。 Hello World代わりにスーパーマリオブラザーズ1-1をクリアしてみようと思います。 まずネットワークを定義します。 class Network(nn.Module): def __init__(self, hidden_dim, space_shape, n_actions): super(Network, self).__init__() h, w, c = space_shape self.hidden_
RLlib を使ってナップサック問題を強化学習 - なんとなくな Developer のメモ
ナップサック問題へ強化学習を適用すると、どうなるのか気になったので試してみました。 強化学習には、Ray に含まれている RLlib を使い、Jupyter Notebook 上で実行します。 Ray 0.8.7 今回のサンプルコードは http://github.com/fits/try_samples/tree/master/blog/20200922/ はじめに 以下のようにして Ray と RLlib をインストールしておきます。（TensorFlow も事前にインストールしておく） Ray インストール > pip install ray[rllib] ナップサック問題 今回は、以下のような価値と重さを持った品物に対して、重さの合計が 35 以下で価値の合計を最大化する品物の組み合わせを探索する事にします。 価値 重さ 105 10 74 7 164 15 32 3 235 22
DQNに秘書を面接させたら、美しい結果が得られた話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? DQNに秘書を面接させたら、美しい結果が得られた話 秘書とは「複雑に入り組んだ現代社会に鋭いメスを入れ、様々な謎や疑問を徹底的に究明する探偵！ナイトスクープ。私が局長の西田敏行（上岡龍太郎）でございます。そして」の次に話す人のことです。主に関西地方ではね。 本稿は、秘書問題をDQNに解かせてみたら、美しい結果が得られたという話です。 -- 【2018/9/1追記】 プログラムで、カウントアップの位置を間違えるという、信じられないミスをやらかしていたので、再度訓練し、原稿を修正しました。幸いなことに、美しい結果が得られることに変わりありま
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