Deep RL Bootcamp - Labs
Prelab instructions: Set up your computer for all labs. Lab 1: Markov Decision Processes. You will implement value iteration, policy iteration, and tabular Q-learning and apply these algorithms to simple environments including tabular maze navigation (FrozenLake) and controlling a simple crawler robot. Lab 2: Introduction to Chainer. You will implement deep supervised learning using Chainer, and a
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
OpenAI Baselines: DQN
We’re open-sourcing OpenAI Baselines, our internal effort to reproduce reinforcement learning algorithms with performance on par with published results. We’ll release the algorithms over upcoming months; today’s release includes DQN and three of its variants. Reinforcement learning results are tricky to reproduce: performance is very noisy, algorithms have many moving parts which allow for subtle
高精度人工知能は帰納と演繹をまとめて「サボる」 - SmartNews Engineering Blog
スマートニュースの高橋力矢です。去る3月5日(日)に、電気通信大学で開催されたゲーム理論ワークショップに出席しました。そこで機械学習とゲーム理論とのつながりについて経済学者や生物学者の方々と話してきましたので、当日議論したことをここでも紹介したいと思います。当日のプログラムはこちらで見られます。今回の講演に当たっては電気通信大学の岩崎敦先生に大変にお世話になりました。この場を借りまして改めて御礼申し上げます。以下にプレゼンテーション資料も添付しましたので、数式や参考文献等の技術的詳細に興味ある人はご覧ください。 要旨とスライド 複数のプレイヤーが利害を持つ環境における社会現象や最適戦略の分析にはゲーム理論が役立つ ゲーム理論的分析には利得表が必要であり、その具体的数値の取得にはデータ分析が有効である しかしデータ分析による利得表には誤差が伴い、誤差の水準によっては結論が変わりえる データ分
DQNをKerasとTensorFlowとOpenAI Gymで実装する
はじめに 少し時代遅れかもしれませんが、強化学習の手法のひとつであるDQNをDeepMindの論文Mnih et al., 2015, Human-level control through deep reinforcement learningを参考にしながら、KerasとTensorFlowとOpenAI Gymを使って実装します。 前半では軽くDQNのおさらいをしますが、少しの強化学習の知識を持っていることを前提にしています。 すでにいくつか良記事が出ているので紹介したいと思います。合わせて読むと理解の助けになると思うので、是非参考にしてみてください。 DQNの生い立ち ＋ Deep Q-NetworkをChainerで書いた DQNが生まれた背景について説明してくれています。Chainerでの実装もあるそうです。 ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 タイトルの通り、ゼロからDeepま
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
Active Object Localization with Deep Reinforcementを作っている - Stimulator
- はじめに - この記事はDeep Learning Advent Calendar 2015の24日目の記事です. Deep Q-Network(DQN)がNIPSで発表されてから*1はや2年. DQNは, 深層強化学習として一分野を確立し, 機械学習分野自体の活発さ, Deep Learningの話題性も相まって, 怒涛の勢いで新しい研究成果が発表されています.*2 この記事では, DQNを物体認識タスクに応用したActive Object Localization with Deep Reinforcement Learning[ PDF ]について解説, 実装を行っていこうと思います.*3 (12/24現在まだ思うように実装が出来てませんすいません) - 背景 - そもそも物体認識タスクとは, 画像から特定の物体を検出するタスクの事を指します. 例えば, 私が昨年kazoo04
最近のDQN
This document provides an overview of POMDP (Partially Observable Markov Decision Process) and its applications. It first defines the key concepts of POMDP such as states, actions, observations, and belief states. It then uses the classic Tiger problem as an example to illustrate these concepts. The document discusses different approaches to solve POMDP problems, including model-based methods that
DQNの生い立ち ＋ Deep Q-NetworkをChainerで書いた - Qiita
はじめに そもそもDQNが作りたかったわけじゃなくて、他の目的でChainerを使いたかったのでその練習にDQNを書いたんですが、せっかくだし公開しようと思いました 公開しました 。またどうせ公開するなら、この機会にこれ（Q学習+関数近似）関連で持っている知識をついでに整理しようと思ってまとめました。 ニュース記事とかNatureとかNIPSの論文だけ読むと、DQN作ったDeepmind/Googleすげー！！！って感覚になりそうですが、強化学習的な歴史的経緯を考えると強化学習+深層学習になった、むしろかなり当然の成り行きで生まれた技術であることがわかります。（ATARIのゲームを人間以上のパフォーマンスでプレイするというのがビジュアル的にわかりやすかった$\leftrightarrow$問題設定が良かったというのもあります。） この記事ではNIPSとNatureの以下の２本の論文 ・ V
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人工知能は「記憶」を手に入れた。複数のゲームを連続でプレイできるようになった！
[CV勉強会]Active Object Localization with Deep Reinfocement Learning![[CV勉強会]Active Object Localization with Deep Reinfocement Learning](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/85745d3a3e4c297634a5a53a39f2aaa2b28d8d8a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2F20160204objectdetectionrl-160206032348-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
DLフレームワークChainerの紹介と分散深層強化学習によるロボット制御