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keras-rl の example コードを実行するだけ - クッキーの日記
Keras を勉強します。 keras-rl でオリジナルの強化学習タスク・オリジナルのDQNモデルを学習したという記事が本日 Qiita に投稿されていましたが（参考記事）、まず keras-rl と gym がわからないので example コードを実行することにします。 参考記事 やること 手順 感想 参考記事 以下の記事を参考にさせていただきましたが、やったことは記事内容のトレースよりはるか低みです。 qiita.com やること 強化学習で伝統的なポールバランシングタスクをエージェントに学習させます。 小学生のとき掃除の時間に、手のひらに箒をのせて倒れないようにバランスを取るのをよくやったと思います。 今回のタスクのポールの動く範囲は2次元平面内に制約されています。台車も直線上を動きます。 gym でのタスク設定は以下のページ参照。 OpenAI Gym CartPole-v0
[Python] Keras-RLで簡単に強化学習(DQN)を試す - Qiita
はじめに 強化学習を試してみたい題材はあるけど、自分でアルゴリズムを実装するのは・・・という方向けに、 オリジナルの題材の環境を用意し、keras-rlで強化学習するまでの流れを説明します。 実行時の環境 Python 3.5 keras 1.2.0 keras-rl 0.2.0rc1 Jupyter notebook 使用するライブラリ keras 簡単にネットワークが構築できると話題のディープラーニングのフレームワークです。 keras-rl kerasを利用して、DQNなどの深層強化学習のアルゴリズムを実装したライブラリです。 対応しているアルゴリズムはこちらを参照。 gitのリポジトリをcloneしてインストールします。
![[Python] Keras-RLで簡単に強化学習(DQN)を試す - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1389efd7cdf3c337d48dd3f765343dcc52d52626/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-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEJTIwS2VyYXMtUkwlRTMlODElQTclRTclQjAlQTElRTUlOEQlOTglRTMlODElQUIlRTUlQkMlQjclRTUlOEMlOTYlRTUlQUQlQTYlRTclQkYlOTIlMjhEUU4lMjklRTMlODIlOTIlRTglQTklQTYlRTMlODElOTkmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPWUzZWZiMjRmNjFlMzI0ZTQxODYwNTIzNDhjNTAyNDIy%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBpbm9vcnkmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTkyMzAyMDA3MTFkN2Q1ZjhmMmUzNzJjMTJiMDliOGVi%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dc67c65d490796e3d65a2ee712b12d0f5)
Deep Q-LearningでFXしてみた - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
次世代システム研究室のJK（男）です。よろしくお願いします。 今回はDeep Q-Learningという手法でFXをやってみたので紹介します。前回のブログでは、LSTMというディープラーニング(Deep Learning; 深層学習とも)の一種を使って、株価変動の予想をしました。これは「教師あり学習」という手法で、コンピュータに常に「正解」を教えて学習させます。でも、よくよく考えると金融商品って時間変動の予想が最終目標じゃないですよね。最終目標は（基本的に）金融商品の売買で儲けること。つまり予想を元に、いま売るのか、買うのか、何もしないのか、という「行動」を決めることです。完全に未来がわかるのでもない限り、この行動に「正解」が無いことがわかります。 完全に予想するのは無理（短期的には買ったり負けたり）かもしれませんが、長期的には儲けるような「方針」は立てられるかもしれない。このように「方針
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Deep Q-Learning with Neural Networks (on Cart-Pole)