Montezuma' Revengeの到達部屋でDeepMindを超えました！ - Itsukaraの日記
Deep Reinforcement LearningでAtariのゲームMontezuma's Revengeを攻略した結果をOpenAI Gymにアップしたことを 前回記事で書きましたが、その時の平均スコア(448点)に対し、同じ設定で更に高い平均点(1127点)が得られましたので、再度、OpenAI Gymにアップしました。今回は、最初の部屋の左側に進出しています*1。 gym.openai.com 今回、DeepMindの論文で到達していなかった部屋に到達し、DeepMindを超えました*2。下記マップのピンクに塗られた部分が、今回到達した部屋です。 ピンクの部屋のうち、右側の２つは動画が撮れましたので、下記に載せておきます(10/17 11:15 更新)。 youtu.be ちなみに、下記は、スタートした部屋の左側の部屋にある宝箱を取った動画です(10/17 11:15 更新)。
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
blackboxchallenge.com - blackboxchallenge リソースおよび情報
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分散深層強化学習でロボット制御 - Preferred Networks Research & Development
新入社員の松元です。はじめまして。 “分散深層強化学習”の技術デモを作成し、公開いたしました。ロボットカーが0から動作を学習していきます！ まずはこの動画を御覧ください。 以下で、動画の見どころと、使っている技術を紹介します。 動画の見どころ Car 0(○の付いている車)が右折カーブの手前で減速する様子(右画面の白いバーのところが、ブレーキのところで赤くなっている。ニューラルネットはブレーキが最も多く報酬が得られると推測していることがわかる)。速い速度ほど報酬は大きいが、カーブを曲がりきれず壁にぶつかってしまうので学習が進むとカーブ手前でのみ減速するようになる。 目の前に車がいるときは一時停止して、いなくなってから加速する。 エチオピアには本当にこのような交差点があるらしい。 ぎりぎりですれ違う2台。学習途中ではすれ違いきれずにぶつかって倒れてしまうこともある(早送りシーン中に人が写って
New ‘deep learning’ technique enables robot mastery of skills via trial and error
New ‘deep learning’ technique enables robot mastery of skills via trial and error. UC Berkeley researchers have developed algorithms that enable robots to learn motor tasks through trial and error using a process that more closely approximates the way humans learn, marking a major milestone in the field of artificial intelligence. They demonstrated their technique, a type of reinforcement learning
「Google DeepMind」が驚異的な速さで学習！人工知能への危機感も高まる
Googleは世界で最先端の人工知能技術を有し、音声検索などで活用している。そのGoogleが人工知能ベンチャー「DeepMind」を買収し、技術強化を加速している。DeepMindに関する情報は限られているが、ビデオや論文などから、その輪郭が見えてきた。 DeepMindは驚異的なスピードで学習する人工知能で、Googleは自動運転車などへの適用を視野に入れている。同時に、米国では人工知能が人間を凌駕するとの脅威論が浮上し、安全性に関する議論が活発になってきた。 DeepMindの概要 DeepMindはロンドンに拠点を置くベンチャー企業で、2010年にDemis Hassabisらが創業した。DeepMindはビデオゲームを見るだけで、驚異的な速度でプレーの仕方を学習し、世界を驚かせた。Googleが2014年1月に買収し、今では「Google DeepMind」として研究開発を進めて
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