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逆強化学習を理解するための強化学習の基礎 - Qiita
1. はじめに 逆強化学習の手法についてはこちらを御覧ください。本記事では逆強化学習の手法については解説していません。 逆強化学習は、エキスパートの行動から報酬を推定する手法です。例として下図のようなことを実現することが可能になります。 (K.Kitani, et al., 2012, Activity Forecasting, ECCV) この例では、逆強化学習によって人の行動の報酬を推定し、経路予測をしています。 一般的に、強化学習ではエージェントが環境から報酬を得ることで最適な行動を学習します。エージェントは環境に行動という形で働きかけ、環境はそれによって変化した状態と状態の価値である報酬をエージェントに渡します。この一連の相互作用を何度も繰り返し、報酬の最大化を目指します。 強化学習の課題として、多くのタスクでこの報酬をはっきりと定義することが難しい点が挙げられます。例えば、「車を
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
A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning
Deep reinforcement learning is poised to revolutionise the field of AI and represents a step towards building autonomous systems with a higher level understanding of the visual world. Currently, deep learning is enabling reinforcement learning to scale to problems that were previously intractable, such as learning to play video games directly from pixels. Deep reinforcement learning algorithms are
オープンAI、 強化学習を上回る 「進化的戦略」を発表
A New Direction for Artificial Intelligence? オープンAI、 強化学習を上回る 「進化的戦略」を発表 オープンAIが強化学習を上回る「進化的戦略」を発表した。ここ数年の人工知能ブームを継続するには、過去の手法を上回る新手法が多く登場する必要がある。それでも、汎用人工知能はまだ実現できない。 by Will Knight2017.03.29 202 58 13 0 独立系研究機関オープンAIのイリア・スツカバー所長は27日、MIT Technology Reviewがサンフランシスコで主催した「EmTech Digital（エムテク・デジタル）」カンファレンスで、人工知能の次の大躍進について講演した。 スツカバー所長は、最近大きな進展があった「強化学習」の手法よりもさらに優れた機械学習の手法を示し、研究成果を説明した。オープンAIの手法は、実験用の
【論文紹介】PGQ: Combining Policy Gradient And Q-learning
This document discusses generative adversarial networks (GANs) and their relationship to reinforcement learning. It begins with an introduction to GANs, explaining how they can generate images without explicitly defining a probability distribution by using an adversarial training process. The second half discusses how GANs are related to actor-critic models and inverse reinforcement learning in re
Microsoft、機械学習向けシミュレーションツールをGitHubで無料公開。自律型ドローンや自動運転車などの開発のため仮想内で膨大なサンプルを生成し学習させる
Microsoft、機械学習向けシミュレーションツールをGitHubで無料公開。自律型ドローンや自動運転車などの開発のため仮想内で膨大なサンプルを生成し学習させる 2017-02-16 Microsoft Researchは、機械学習向けのシミュレーションツール「Aerial Informatics and Robotics platform」をGitHub上で「AirSim」という名前で無料公開しました。 機械学習は、自律型ロボットシステムを構築するにあたって重要な人工知能アプローチになってきており、その中でも重要な課題の1つに多くのサンプルが必要であることがあります。 例えば、現実世界で実際にドローンを飛ばし衝突させサンプルを生成することも可能ですが、それよりも現実に似せた仮想世界の中でサンプルを生成する方が安全であり効率的です。そんなドローンや自動運転車などの自律型ロボットシステムを
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
深層強化学習：ピクセルから『ポン』 – 前編 | POSTD
(訳注：2016/6/28、記事を修正いたしました。) 本記事は、もう随分と前から投稿したいと思っていた強化学習（RL）に関するものです。RLは盛り上がっています。皆さんも既にご存知のこととは思いますが、今やコンピュータは ATARI製ゲームのプレイ方法を自分で学習する ことができ（それも生のゲーム画像のピクセルから！）、 囲碁 の世界チャンピオンにも勝つことができます。シミュレーションの四肢動物は 走って飛び跳ねる ことを学習しますし、ロボットは明示的にプログラミングするのが難しいような 複雑な操作のタスク でも、その実行方法を学習してしまいます。こうした進歩はいずれも、RL研究が基となって実現しています。私自身も、ここ1年ほどでRLに興味を持つようになりました。これまで、 Richard Suttonの著書 で勉強し、 David Silverのコース を通読、 John Schulm
ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 - Qiita
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催しました(PyConJPのTalkの増補改訂版) Pythonではじめる強化学習 OpenAI Gym 体験ハンズオン 講義資料の方が図解が豊富なので、数式とかちょっと、という場合はこちらがおすすめです。 Tech-Circle #18 Pythonではじ
Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels
This is a long overdue blog post on Reinforcement Learning (RL). RL is hot! You may have noticed that computers can now automatically learn to play ATARI games (from raw game pixels!), they are beating world champions at Go, simulated quadrupeds are learning to run and leap, and robots are learning how to perform complex manipulation tasks that defy explicit programming. It turns out that all of t
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「AI用トレーニングジム」を、OpenAIがオープン
GitHub - coreylynch/async-rl: Tensorflow + Keras + OpenAI Gym implementation of 1-step Q Learning from "Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning"