Home
Deep Reinforcement Learning, Decision Making, and ControlICML 2017 Tutorial Deep learning methods, which combine high-capacity neural network models with simple and scalable training algorithms, have made a tremendous impact across a range of supervised learning domains, including computer vision, speech recognition, and natural language processing. This success has been enabled by the ability of
Vol.31.No.5(2016/9)多腕ãƒãƒ³ãƒ‡ã‚£ãƒƒãƒˆå•é¡Œ | 人工知能å¦ä¼š (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
å°å®®å±±ç´”平（æ±äº¬å¤§å¦ ç”Ÿç”£æŠ€è¡“ç ”ç©¶æ‰€ï¼‰ ã¯ã˜ã‚ã«å¤šè…•ãƒãƒ³ãƒ‡ã‚£ãƒƒãƒˆå•é¡Œï¼ˆãƒãƒ³ãƒ‡ã‚£ãƒƒãƒˆå•é¡Œ, multi-armed bandit problem）ã¯ã€è¤‡æ•°ã®ã‚¢ãƒ¼ãƒ ã¨å‘¼ã°ã‚Œã‚‹å€™è£œã‹ã‚‰æœ€ã‚‚良ã„ã‚‚ã®ã‚’é€æ¬¡çš„ã«æŽ¢ã™å•é¡Œã§ã‚る。 アームã¨ã„ã†å¥‡å¦™ãªå˜èªžã¯ã“ã®å•é¡Œã®ã‚‚ã¨ã«ãªã£ãŸã‚¹ãƒãƒƒãƒˆãƒžã‚·ãƒ³ï¼ˆãƒãƒ³ãƒ‡ã‚£ãƒƒãƒˆãƒžã‚·ãƒ³ï¼‰ã®æ¯”å–©ã‹ã‚‰æ¥ã¦ã„る。 予測者ã¯ã„ãã¤ã‹ã®ã‚¹ãƒãƒƒãƒˆãƒžã‚·ãƒ³ã‚’与ãˆã‚‰ã‚Œã€ãã‚Œãžã‚Œã®ã‚¹ãƒãƒƒãƒˆãƒžã‚·ãƒ³ã‚’引ãã¨å¯¾å¿œã—ãŸå ±é…¬ãŒå¾—られる。繰り返ã™è©¦è¡Œï¼ˆã‚¢ãƒ¼ãƒ ã®é¸æŠžï¼‰ã‚’通ã˜ã¦å¾—ã‚‰ã‚Œã‚‹å ±é…¬ã‚’æœ€å¤§åŒ–ã™ã‚‹ã®ãŒã€äºˆæ¸¬è€…ã®ç›®æ¨™ã§ã‚る。 å ±é…¬ã‚’æœ€å¤§åŒ–ã™ã‚‹ã¨ã„ã†ç‚¹ã§ã€ãƒãƒ³ãƒ‡ã‚£ãƒƒãƒˆå•é¡Œã¯å¼·åŒ–å¦ç¿’ã®ã‚«ãƒ†ã‚´ãƒªã«å±žã™ã‚‹ã€‚ 実際ã€Suttonらã«ã‚ˆã‚‹å¼·åŒ–å¦ç¿’ã®ã‚¯ãƒ©ã‚·ãƒƒã‚¯ãªæ•™ç§‘書[2]ã§ã‚‚ã€ãƒãƒ³ãƒ‡ã‚£ãƒƒãƒˆå•é¡Œã¯å°ç¯€ã‚’割ã説明ã•ã‚Œã¦ã„る。 アームã¯ã€å¼·åŒ–å¦ç¿’ã®åˆ†é‡Žã§ã¯ã‚¢ã‚¯ã‚·ãƒ§ãƒ³ã‚‚ã—ãã¯ã‚³ãƒ³ãƒˆãƒãƒ¼ãƒ«ã¨å‘¼ã°ã‚Œã‚‹ã“ã¨ãŒã‚る。 ãƒãƒ³ãƒ‡ã‚£ãƒƒãƒˆå•é¡Œã®äºˆ
Gym
Gym is a standard API for reinforcement learning, and a diverse collection of reference environments¶ The Gym interface is simple, pythonic, and capable of representing general RL problems: import gym env = gym.make("LunarLander-v2", render_mode="human") observation, info = env.reset(seed=42) for _ in range(1000): action = policy(observation) # User-defined policy function observation, reward, ter
DQNã®ç”Ÿã„ç«‹ã¡ã€€ï¼‹ã€€Deep Q-Networkã‚’Chainerã§æ›¸ã„㟠- Qiita
ã¯ã˜ã‚ã« ãã‚‚ãã‚‚DQNãŒä½œã‚ŠãŸã‹ã£ãŸã‚ã‘ã˜ã‚ƒãªãã¦ã€ä»–ã®ç›®çš„ã§Chainerを使ã„ãŸã‹ã£ãŸã®ã§ãã®ç·´ç¿’ã«DQNを書ã„ãŸã‚“ã§ã™ãŒã€ã›ã£ã‹ãã ã—公開ã—よã†ã¨æ€ã„ã¾ã—㟠公開ã—ã¾ã—㟠。ã¾ãŸã©ã†ã›å…¬é–‹ã™ã‚‹ãªã‚‰ã€ã“ã®æ©Ÿä¼šã«ã“れ（Qå¦ç¿’+関数近似）関連ã§æŒã£ã¦ã„る知è˜ã‚’ã¤ã„ã§ã«æ•´ç†ã—よã†ã¨æ€ã£ã¦ã¾ã¨ã‚ã¾ã—ãŸã€‚ ニュース記事ã¨ã‹Natureã¨ã‹NIPSã®è«–æ–‡ã ã‘èªã‚€ã¨ã€DQN作ã£ãŸDeepmind/Googleã™ã’ーï¼ï¼ï¼ã£ã¦æ„Ÿè¦šã«ãªã‚Šãã†ã§ã™ãŒã€å¼·åŒ–å¦ç¿’çš„ãªæ´å²çš„経緯を考ãˆã‚‹ã¨å¼·åŒ–å¦ç¿’+深層å¦ç¿’ã«ãªã£ãŸã€ã‚€ã—ã‚ã‹ãªã‚Šå½“然ã®æˆã‚Šè¡Œãã§ç”Ÿã¾ã‚ŒãŸæŠ€è¡“ã§ã‚ã‚‹ã“ã¨ãŒã‚ã‹ã‚Šã¾ã™ã€‚（ATARIã®ã‚²ãƒ¼ãƒ を人間以上ã®ãƒ‘フォーマンスã§ãƒ—レイã™ã‚‹ã¨ã„ã†ã®ãŒãƒ“ジュアル的ã«ã‚ã‹ã‚Šã‚„ã™ã‹ã£ãŸ$\leftrightarrow$å•é¡Œè¨å®šãŒè‰¯ã‹ã£ãŸã¨ã„ã†ã®ã‚‚ã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚） ã“ã®è¨˜äº‹ã§ã¯NIPSã¨Natureã®ä»¥ä¸‹ã®ï¼’本ã®è«–æ–‡ ・ V
分散深層強化å¦ç¿’ã§ãƒãƒœãƒƒãƒˆåˆ¶å¾¡ - Preferred Networks Tech Blog
新入社員ã®æ¾å…ƒã§ã™ã€‚ã¯ã˜ã‚ã¾ã—ã¦ã€‚ “分散深層強化å¦ç¿’â€ã®æŠ€è¡“デモを作æˆã—ã€å…¬é–‹ã„ãŸã—ã¾ã—ãŸã€‚ãƒãƒœãƒƒãƒˆã‚«ãƒ¼ãŒ0ã‹ã‚‰å‹•ä½œã‚’å¦ç¿’ã—ã¦ã„ãã¾ã™ï¼ ã¾ãšã¯ã“ã®å‹•ç”»ã‚’御覧ãã ã•ã„。 以下ã§ã€å‹•ç”»ã®è¦‹ã©ã“ã‚ã¨ã€ä½¿ã£ã¦ã„る技術を紹介ã—ã¾ã™ã€‚ å‹•ç”»ã®è¦‹ã©ã“ã‚ Car 0(â—‹ã®ä»˜ã„ã¦ã„る車)ãŒå³æŠ˜ã‚«ãƒ¼ãƒ–ã®æ‰‹å‰ã§æ¸›é€Ÿã™ã‚‹æ§˜å(å³ç”»é¢ã®ç™½ã„ãƒãƒ¼ã®ã¨ã“ã‚ãŒã€ãƒ–レーã‚ã®ã¨ã“ã‚ã§èµ¤ããªã£ã¦ã„る。ニューラルãƒãƒƒãƒˆã¯ãƒ–レーã‚ãŒæœ€ã‚‚多ãå ±é…¬ãŒå¾—られるã¨æŽ¨æ¸¬ã—ã¦ã„ã‚‹ã“ã¨ãŒã‚ã‹ã‚‹)。速ã„速度ã»ã©å ±é…¬ã¯å¤§ãã„ãŒã€ã‚«ãƒ¼ãƒ–を曲ãŒã‚Šãã‚Œãšå£ã«ã¶ã¤ã‹ã£ã¦ã—ã¾ã†ã®ã§å¦ç¿’ãŒé€²ã‚€ã¨ã‚«ãƒ¼ãƒ–手å‰ã§ã®ã¿æ¸›é€Ÿã™ã‚‹ã‚ˆã†ã«ãªã‚‹ã€‚ ç›®ã®å‰ã«è»ŠãŒã„ã‚‹ã¨ãã¯ä¸€æ™‚åœæ¢ã—ã¦ã€ã„ãªããªã£ã¦ã‹ã‚‰åŠ 速ã™ã‚‹ã€‚ エãƒã‚ªãƒ”ã‚¢ã«ã¯æœ¬å½“ã«ã“ã®ã‚ˆã†ãªäº¤å·®ç‚¹ãŒã‚るらã—ã„。 ãŽã‚ŠãŽã‚Šã§ã™ã‚Œé•ã†2å°ã€‚å¦ç¿’途ä¸ã§ã¯ã™ã‚Œé•ã„ãã‚Œãšã«ã¶ã¤ã‹ã£ã¦å€’ã‚Œã¦ã—ã¾ã†ã“ã¨ã‚‚ã‚ã‚‹(æ—©é€ã‚Šã‚·ãƒ¼ãƒ³ä¸ã«äººãŒå†™ã£ã¦
家事ã¨ã€Œèªè˜ã‚®ãƒ£ãƒƒãƒ—ã€ã®å˜åœ¨ã€ãã—ã¦ãƒãƒƒã‚¯ãƒ¯ãƒ¼ãƒ‰ãƒã‚§ã‚¤ãƒ‹ãƒ³ã‚° - 西尾泰和ã®ã¯ã¦ãªãƒ€ã‚¤ã‚¢ãƒªãƒ¼
nyagai: 我慢出æ¥ãªã„æ–¹ã®è² ã‘。。ã¨ï¼µã•ã‚“ã«æ•™ãˆã¦è²°ã£ãŸãªã。。 RT @nontapapa: 逆ã«ç”·åã¯ã‚„ã£ãŸã‚‚ã‚“å‹ã¡ã‹ã‚‚…RT @sauza3: 未婚女åãŸã¡ã¸ã€‚ã„ã„ã‹ãƒ¼ã€ã‚ˆãèžã‘。家事ã¯ã‚„ã£ãŸã‚‚ã‚“è² ã‘ã ã‹ã‚‰ãªã€‚ ã«å¯¾ã—㦠nishio: 女性ãŒã€Œå®¶äº‹ã‚’ã‚„ã£ãŸã»ã†ãŒè² ã‘ã ã€ã¨ã‹æ€ã£ã¦æ•£ã‚‰ã‹ã£ãŸä¸æ„‰å¿«ãªçŠ¶æ…‹ã«ã‚¤ãƒ©ã‚¤ãƒ©ã—ãªãŒã‚‰è€ãˆã¦ã„ã‚‹é–“ã€ç”·æ€§ã®ã»ã†ã¯æ•£ã‚‰ã‹ã£ãŸçŠ¶æ…‹ã‚’ä¸æ„‰å¿«ã¨æ€ã†ã©ã“ã‚ã‹å¿«é©ã ã¨æ€ã£ã¦ã„る。もã¡ã‚ん男性ã«ã‚‚ãã‚Œã„好ããªäººã¯ã„ã‚‹ã‘ã©ã€æ•£ã‚‰ã‹ã™ç”·æ€§ã¯åŸºæœ¬çš„ã«ä¸è¡›ç”Ÿã®è€æ€§ãŒå¼·ã„。 ã¨Tweetã—ãŸã®ã ãŒã€ã“れを機会ã«èª¬æ˜Žã—ã¦ãŠã“ã†ã€‚ ã‚‚ã¡ã‚ん男性ã®ä¸ã«ã‚‚ãã‚Œã„好ããªäººã¯ã„る。僕ã«ã¯åƒ•ã®ã“ã¨ã—ã‹ã‚ã‹ã‚‰ãªã„。ã§ã€åƒ•ã¿ãŸã„ãªã€Œèˆˆå‘³ã‚’æŒã£ãŸã“ã¨ã«ã¯æ™‚々もã®ã™ã”ã„集ä¸åŠ›ã‚’発æ®ã™ã‚‹ã€ã€Œã§ã‚‚普段ã¯ã©ã£ã‹æŠœã‘ã¦ã‚‹ã€ã€Œãã—ã¦éƒ¨å±‹ãŒã¡ã‚‰ã‹ã£ã¦ã„ã‚‹ã€ã¨ã„ã†ç‰¹æ€§ã‚’æŒã£ã¦ã„る男性ã¯ã€ä¸–ã®ä¸ã®å¹³å‡çš„ãª
åã©ã‚‚ã«è‡ªä¿¡ã‚’与ãˆã‚‹æ–¹æ³•
0． ã“ã‚Œã¯åã©ã‚‚ã®å•é¡Œã§ã¯ãªã大人ã®å•é¡Œã ã¨æ€ã†ã€‚ 自分嫌ã„ã‚’ãªããã†ï¼ã€€éƒ½ãŒå°å¦ç”Ÿã«ã€Œè‡ªå°Šæ•™è‚²ã€å°Žå…¥ã¸ - MSN産経ニュース 1． åã©ã‚‚ã®è¨€å‹•ã§æ°—ã«å…¥ã‚‰ãªã„ã“ã¨ãŒã‚ã‚‹ã¨ã€ã¨ã‹ã「ã—ã¤ã‘ã€ã§ä½•ã¨ã‹ã—よã†ã¨ã™ã‚‹æ–¹ãŒå¤šã„ã§ã—ょã†ã€‚å±ã‚Šã¤ã‘ãŸã‚Šã›ãšã€è‡ªç„¶ã«åã©ã‚‚ã‚’å‹•ã‹ã™ã«ã¯ã©ã†ã—ãŸã‚‰ã„ã„ã‹ã€ã‚‚ã£ã¨çŸ¥æµã‚’絞ã£ã¦ã»ã—ã„ã¨æ€ã†ã€‚ 親ãŒå±…é–“ã§ãƒ†ãƒ¬ãƒ“を見ã¦ç¬‘ã£ã¦ã„ã‚‹ã®ã«ã€åã©ã‚‚ãŒå–œã‚“ã§å¦æ ¡ã®å®¿é¡Œãªã©ã—ãŸãŒã‚‹ã‚ã‘ãŒãªã„。当ãŸã‚Šå‰ã®è©±ã§ã—ょã†?　宿題＋漢å—ドリル＋計算ドリルãªã‚“ã¦ã€è¦ªåã§å–り組ã‚ã°1～2時間ã§çµ‚ã‚‹ã‚‚ã®ã€‚ãŸã£ãŸãã‚Œã ã‘ã®æ™‚間を一緒ã«éŽã”ã™ã“ã¨ã‚’åŽã†è¦ªã«è‚²ã¦ã‚‰ã‚Œã‚‹åãŒã€è‡ªåˆ†ã®ä¾¡å€¤ã‚’ä¿¡ã˜ã‚‰ã‚Œã‚‹ã§ã—ょã†ã‹ã€‚ 家事ã®ãŠæ‰‹ä¼ã„ã ã£ã¦ãã†ã€‚åã©ã‚‚ã ã‘ãŒå®¶äº‹ã‚’ã‚„ã£ã¦ã„る時間ãŒã‚ã‚‹ã¨ã€ã¤ã‚‰ã„。æ¯ãŒå¤•é£Ÿã®æº–備をã—ã¦ã„ã‚‹ã¨ãã€åã©ã‚‚ãŒé¢¨å‘‚を掃除ã—ã€çˆ¶ãŒãƒˆã‚¤ãƒ¬ã‚’掃除ã™ã‚‹â€¦â€¦ã¨ã„ã£ãŸã€Œå®¶æ—ã¿ã‚“ãªã§å®¶äº‹ã‚’やる時間ã€
1
ランã‚ング
ランã‚ング
メンテナンス
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
最新ã®äººæ°—エントリーã®é…ä¿¡
j次ã®ãƒ–ックマーク
kå‰ã®ãƒ–ックマーク
lã‚ã¨ã§èªã‚€
eコメント一覧を開ã
oページを開ã
強化å¦ç¿’ã‚’ ベイズã§ç†è§£ã™ã‚‹
{{#tags}}- {{label}}
{{/tags}}