強化学習に出てくるベルマン方程式を理解しよう - HELLO CYBERNETICS
はじめに ベルマン方程式の概要 最適制御と評価関数 最適制御 評価関数 価値関数 ベルマンの最適性原理 ベルマン方程式 価値関数の離散化 状態の時間発展再訪 ベルマン方程式 まとめ 最後に はじめに 強化学習の基礎に置かれている「ベルマン方程式」について、言葉は知っているが実はちゃんと理解していないという方は意外と多いのではないかと思われます。これを知っていようが知っていまいが、正直世の中の便利なフレームワークを活用すれば強化学習を実行することは可能であるためだと推測されます。 しかし、ある種の出発点になっているはずの基礎方程式を無視して、ガチャガチャ色々試してみても、なんだかフワついたままでモヤモヤしてしまうのではないでしょうか。少なくとも自分はそうです。 なので今回はベルマン方程式を基本から丁寧に解説していきたいと思います。 ベルマン方程式の概要 細かい話をする前に、ベルマン方程式がど
LLM時代の強化学習 - どこから見てもメンダコ
強化学習におけるLLMの活用パターン調査 はじめに：実世界における強化学習の課題 LLM×強化学習 人間はゼロショット推論によりサンプル効率の良い学習ができる LLMによるゼロショット推論の例 さまざまなLLM活用パターン 1. 報酬モデルとしてのLLM LLMによる代理報酬モデル VLMによる外観ベース代理報酬モデル 外部知識にもとづく報酬モデル設計 2. 計画モデルとしてのLLM LLMによるセマンティック計画 LLMによる構造的な探索計画 3. 方策モデルとしてのLLM LLM as 確率方策 マルチモーダルLLM as 確率方策 参考：GPTアーキテクチャの転用 4. 世界モデルとしてのLLM Language Models Meet World Models (あとで書く) おわりに：VLM as 確率方策に期待 はじめに：実世界における強化学習の課題 レトロゲームで人間並みのパ
GitHub - Unity-Technologies/ml-agents: The Unity Machine Learning Agents Toolkit (ML-Agents) is an open-source project that enables games and simulations to serve as environments for training intelligent agents using deep reinforcement learning and imitat
(latest release) (all releases) The Unity Machine Learning Agents Toolkit (ML-Agents) is an open-source project that enables games and simulations to serve as environments for training intelligent agents. We provide implementations (based on PyTorch) of state-of-the-art algorithms to enable game developers and hobbyists to easily train intelligent agents for 2D, 3D and VR/AR games. Researchers can
Unity でサクッと機械学習を体験してみよう【ML-Agents】 - Qiita
「Applibot Advent Calendar 2021」 21日目の記事になります。 前日は @yucchiy_ さんの Unityでアプリ内にアセットを組み込む3つの方法 という記事でした。 はじめに 様々な場面で AI が活用されるようになってきた昨今、機械学習やら深層学習（DeepLearning）などの単語を目にする機会も増えました。興味はあるのだけれど、なんとなく難しそう、大変そう… と手が出せていない方、居るのではないでしょうか？（私です） えいやと試してみたところ、機械学習も Unity も素人の私（サーバサイドエンジニア）ですが、想像以上に簡単に、学習したモデルを動かすまでを体験することが出来ました。 備忘録代わりに手順をまとめたので、ぜひ機械学習に触れたことの無い方も手元で試してみてください。 機械学習ってこんな感じなんだ〜、というふわっとした理解が出来るかと思いま
強化学習のための「自由エネルギー原理」概論 #0 - Qiita
はじめに：脳の最先端理論「自由エネルギー原理」 神経科学界隈で盛り上がっている「自由エネルギー原理」という脳の理論があります。 今は脳の理論に留まっていますが，数年後には強化学習にガンガン使われるようになると信じているので，先取りして記事にしようと思います。 （この記事は強化学習系の人をターゲットに，数式をなるべく景色として見ながら理論全体をエクストリームに解説する読み物です。） 簡単に説明すると… 【自由エネルギー原理（Free Energy Principle）】 脳は次に起こることを常に予測していて，予測と実際との誤差「予測誤差」を最小化するように学習・推論を進めるという理論です（2005年～）。 そして，これをさらに進めて，行動も（期待値的に）予測誤差を最小化するように選ぶと考えて定式化されたのが，最新の自由エネルギー原理になります（2015年～）。1 上のただの推論に対比して，能
強化学習について学んでみた。（その10） - いものやま。
昨日の続き。 今日はどうやってBellman方程式を解いていくのかを考えていく。 方策評価 昨日言及した通り、ある方策の元でBellman方程式を解くと、その方策での状態価値（あるいは行動価値）が計算できる。 なので、Bellman方程式を解くことを方策評価と呼んだりする。 Bellman方程式は連立一次方程式なので、解き方はいろいろあるのだけれど、本では反復解法が用いられている。 これは、後々で方策改善と組み合わせるときに、都合がよかったりするから。 なお、反復解法を用いる場合、問題によっては答えが収束せずに発散してしまうこともあるので、本当は収束条件を満たしているかをチェックしないといけないんだけれど、本では「収束することが一般的に示されている」の一言のみ・・・ まぁ、ここは本を信じるということで。 詳細をちゃんと確認したい場合、「ヤコビ法 収束条件」などでググると、情報が出てくる。
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
Hierarchical Object Detection with Deep Reinforcement Learning by imatge-upc
Summary We present a method for performing hierarchical object detection in images guided by a deep reinforcement learning agent. The key idea is to focus on those parts of the image that contain richer information and zoom on them. We train an intelligent agent that, given an image window, is capable of deciding where to focus the attention among five different predefined region candidates (small
Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory
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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
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論文紹介｜JAX実装による、モデルフリーとモデルベースの良いとこどりをした強化学習法 「TD-MPC」
導入｜ファイナンスのための確率制御と強化学習(仮)
dl_book19_ch09
DeepMind ‘Podracer’ TPU-Based RL Frameworks Deliver Exceptional Performance at Low Cost
Meta Reinforcement Learning with Task Embedding and Shared Policy
https://people.eecs.berkeley.edu/~russell/papers/aaai19-marl.pdf
python+tensorflowでatariのponをDQN(深層強化学習)してみた。 - IMACEL Academy -人工知能・画像解析の技術応用に向けて-|LPixel(エルピクセル)
東方ゲームAIとその歴史
Introducing: Unity Machine Learning Agents – Unity Blog
Sutton & Barto Book: Reinforcement Learning: An Introduction