全脳アーã‚テクãƒãƒ£è‹¥æ‰‹ã®ä¼šç¬¬28回勉強会 Keywords: DQN, 強化å¦ç¿’, Episodic Control, Curiosity-driven Exploration
深層強化å¦ç¿’ã®å‹•å‘ / survey of deep reinforcement learning
全脳アーã‚テクãƒãƒ£è‹¥æ‰‹ã®ä¼šç¬¬28回勉強会 Keywords: DQN, 強化å¦ç¿’, Episodic Control, Curiosity-driven Exploration
深層強化å¦ç¿’を使用ã—ã€äººé–“ã®3D二足æ©è¡Œã‚’リアルã«ã‚·ãƒŸãƒ¥ãƒ¬ãƒ¼ãƒˆã™ã‚‹è«–æ–‡ãŒç™»å ´ã€‚サッカードリブルや動的障害物を通り抜ã‘る能力もå†ç¾
深層強化å¦ç¿’を使用ã—ã€äººé–“ã®3D二足æ©è¡Œã‚’リアルã«ã‚·ãƒŸãƒ¥ãƒ¬ãƒ¼ãƒˆã™ã‚‹è«–æ–‡ãŒç™»å ´ã€‚サッカードリブルや動的障害物を通り抜ã‘る能力もå†ç¾ 2017-05-06 階層的ãªæ·±å±¤å¼·åŒ–å¦ç¿’（Hierarchical Deep Reinforcement Learning）ã¨ã„ã†äººå·¥çŸ¥èƒ½ã®å¦ç¿’技法を使用ã—ã¦ã€äººé–“ã®3D二足æ©è¡Œã‚’å†ç¾ã€å‹•çš„ãªç§»å‹•ã‚¹ã‚ルを実証ã—ãŸè«–æ–‡ãŒå…¬é–‹ã•ã‚Œã¾ã—ãŸï¼ˆPDF）。 å¦ç¿’後ã€ä½Žãƒ¬ãƒ™ãƒ«ã®ã‚³ãƒ³ãƒˆãƒãƒ¼ãƒ©ã§ã¯ã€æ©ãã€èµ°ã‚‹ã€å‚を登るã€å‚ã‚’é™ã‚‹ã€å›žè»¢ã€ãªã©ç‰©ç†å¦ã‚’基礎ã¨ã—ãŸãƒªã‚¢ãƒ«ãªé‹å‹•èƒ½åŠ›ãŒã‚·ãƒŸãƒ¥ãƒ¬ãƒ¼ãƒˆã•ã‚Œã€é«˜ãƒ¬ãƒ™ãƒ«ã®ã‚³ãƒ³ãƒˆãƒãƒ¼ãƒ©ã§ã¯ã€ã‚µãƒƒã‚«ãƒ¼ãƒœãƒ¼ãƒ«ã‚’目標ä½ç½®ã«ãƒ‰ãƒªãƒ–ルã—ãŸã‚Šã€é™çš„ã¾ãŸã¯å‹•çš„ãªéšœå®³ç‰©ã‚’通り抜ã‘地形ナビゲートã™ã‚‹èƒ½åŠ›ãªã©ãŒã‚·ãƒŸãƒ¥ãƒ¬ãƒ¼ãƒˆã•ã‚Œã¾ã™ã€‚ 本論文ã¯ã€ãƒ–リティッシュコãƒãƒ³ãƒ“ア大å¦ã€ã‚·ãƒ³ã‚¬ãƒãƒ¼ãƒ«å›½ç«‹å¤§å¦ã«å±žã™ã‚‹Xue Bin Pengæ°ã€Glen Bersethæ°ã€KangKa
Deep Q-Learningã§FXã—ã¦ã¿ãŸ
立教大å¦ã§è©±ã—ãŸã‚»ãƒŸãƒŠãƒ¼ã®å†…容ã§ã™ã€‚Deep Q-Learningã«ã¤ã„ã¦ã®èª¬æ˜Žã¨ã€ãれを応用ã—ã¦ã€ŒFXã§å‹ã¤ã€Agentã®æ§‹ç¯‰ã«ã¤ã„ã¦è©±ã—ã¾ã—ãŸã€‚ç°¡å˜ãªçµæžœã‚‚出ãŸã®ã§ã€ãã‚Œã«ã¤ã„ã®ç°¡å˜ãªè€ƒå¯Ÿã‚‚ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚Read less
深層強化å¦ç¿’ã§ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ トレードをやる時ã«å½¹ã«ç«‹ã¡ãã†ãªè³‡æ–™ã¾ã¨ã‚ - ニートã®è¨€è‘‰
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JSME-JT
日本機械å¦ä¼šè«–文集（C 編） 原著論文 No.2011-JCR-0275 ©2012 The Japan Society of Mechanical Engineers ∗1 Department of Mechanical Engineering, Undergraduate School of Science and Techonology, Toyo University 2100, Kujirai, Kawagoe-shi, Saitama, 350-8585 Japan Reinforcement learning approaches attract attention as the technique to construct the mapping function between sensors-motors of an autonomous robot through
DQNã‚’Kerasã¨TensorFlowã¨OpenAI Gymã§å®Ÿè£…ã™ã‚‹
ã¯ã˜ã‚ã« å°‘ã—時代é…ã‚Œã‹ã‚‚ã—ã‚Œã¾ã›ã‚“ãŒã€å¼·åŒ–å¦ç¿’ã®æ‰‹æ³•ã®ã²ã¨ã¤ã§ã‚ã‚‹DQNã‚’DeepMindã®è«–æ–‡Mnih et al., 2015, Human-level control through deep reinforcement learningã‚’å‚考ã«ã—ãªãŒã‚‰ã€Kerasã¨TensorFlowã¨OpenAI Gymを使ã£ã¦å®Ÿè£…ã—ã¾ã™ã€‚ å‰åŠã§ã¯è»½ãDQNã®ãŠã•ã‚‰ã„ã‚’ã—ã¾ã™ãŒã€å°‘ã—ã®å¼·åŒ–å¦ç¿’ã®çŸ¥è˜ã‚’æŒã£ã¦ã„ã‚‹ã“ã¨ã‚’å‰æã«ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ ã™ã§ã«ã„ãã¤ã‹è‰¯è¨˜äº‹ãŒå‡ºã¦ã„ã‚‹ã®ã§ç´¹ä»‹ã—ãŸã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚åˆã‚ã›ã¦èªã‚€ã¨ç†è§£ã®åŠ©ã‘ã«ãªã‚‹ã¨æ€ã†ã®ã§ã€æ˜¯éžå‚考ã«ã—ã¦ã¿ã¦ãã ã•ã„。 DQNã®ç”Ÿã„ç«‹ã¡ã€€ï¼‹ã€€Deep Q-Networkã‚’Chainerã§æ›¸ã„㟠DQNãŒç”Ÿã¾ã‚ŒãŸèƒŒæ™¯ã«ã¤ã„ã¦èª¬æ˜Žã—ã¦ãã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚Chainerã§ã®å®Ÿè£…ã‚‚ã‚ã‚‹ãã†ã§ã™ã€‚ ゼãƒã‹ã‚‰Deepã¾ã§å¦ã¶å¼·åŒ–å¦ç¿’ タイトルã®é€šã‚Šã€ã‚¼ãƒã‹ã‚‰Deepã¾
DQNã§è‡ªä½œè¿·è·¯ã‚’解ã - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? DQNã§è‡ªä½œè¿·è·¯ã‚’解ã Deep Q Network（ã„ã‚ゆるDQN）ã§è‡ªä½œã®è¿·è·¯ã‚’解ã„ã¦ã¿ã¾ã—ãŸã€‚ プãƒã‚°ãƒ©ãƒ ã¯ã“ã¡ã‚‰ã«ã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ https://github.com/shibuiwilliam/maze_solver æ¦‚è¦ DQNã¯å¼·åŒ–å¦ç¿’ã®ä¸€ç¨®ã§ã€æœ€é©ãªæˆ¦ç•¥é¸æŠžã«ãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ«ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã‚’使ã£ã¦ã„ã‚‹ã‚‚ã®ã«ãªã‚Šã¾ã™ã€‚ 強化å¦ç¿’やニューラルãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã®èª¬æ˜Žã¯ä»¥ä¸‹ãŒå‚考ã«ãªã‚Šã¾ã™ã€‚ 強化å¦ç¿’ ゼãƒã‹ã‚‰Deepã¾ã§å¦ã¶å¼·åŒ–å¦ç¿’ - Qiita ニューラルãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ TensorFlowã®ãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒˆãƒªã‚¢ãƒ«ã‚’通ã—ã¦ã€äººå·¥çŸ¥èƒ½ã®åŽŸç†ã«ã¤ã„ã¦å¦
AI Frameworks
Get performance gains ranging up to 10x to 100x for popular deep learning and machine learning frameworks through drop-in Intel® optimizations. AI frameworks provide data scientists, AI developers, and researchers the building blocks to architect, train, validate, and deploy models through a high-level programming interface. All major frameworks for deep learning and classical machine learning hav
Deep Q Network (DQN) - DeepLearningを勉強ã™ã‚‹äºº
http://www.nature.com/nature/journal/v518/n7540/full/nature14236.html [1312.5602] Playing Atari with Deep Reinforcement Learning Q-Learningã«ãŠã„ã¦ã€action-value functionã‚’DNNã§é–¢æ•°è¿‘ä¼¼ã—ãŸã‚‚ã®ã§ã€Deep RLã®çš®åˆ‡ã‚Šã¨ãªã£ãŸ. Q-Learningã¨ã¯ãªã‚“ã ã£ãŸã‹ï¼Ÿ 自分用ã®å¼·åŒ–å¦ç¿’メモã‹ã‚‰ã®å¾©ç¿’çš„ãªãªã«ã‹. Model-freeã€Off-Policyã€Value-basedãªControl target policy : greedy behavior policy : -greedy (TD-Targetã«ã¯ã‚µãƒ³ãƒ—リングã—ãŸBellman Optimality Equation) パラメータã§é–¢æ•°è¿‘ä¼¼ã—ãŸå ´åˆã€ è«–æ–‡ã¾ã¨ã‚
ゆるãµã‚強化å¦ç¿’2 - Qiita
推敲ã—ã¦ãŸã‚‰é•·ããªã‚Šãã†ãªã®ã§ã€ä¸€æ—¦æŠ•ç¨¿ã—ã¦ãŠãã¾ã™ã€‚ 内容 今回ã¯ã€ä¾¡å€¤é–¢æ•°ã‚’用ã„ãŸæœ€é©è¡Œå‹•å¦ç¿’ã¨ã—ã¦Qå¦ç¿’ã€SARSAã€Expected SARSAを説明ã—ã¾ã™ã€‚ãれらã®å°Žå…¥ã¨ã—ã¦ã€éžåŒæœŸå¼ä¾¡å€¤å復・方ç–å復を紹介ã—ã¾ã™ã€‚上記ã®ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ é”ã¯ã€éžåŒæœŸå¼ä¾¡å€¤å復・方ç–å復ã®ç¢ºçŽ‡è¿‘似版ã¨ã—ã¦ç†è§£ã•ã‚Œã¾ã™ã€‚ãã®å¾Œã€é©æ ¼åº¦ãƒˆãƒ¬ãƒ¼ã‚¹ã«ã¤ã„ã¦èª¬æ˜Žã—ã¾ã™ã€‚é©æ ¼åº¦ãƒˆãƒ¬ãƒ¼ã‚¹ã¯ã€æ–¹ç–å復ã¨ä¾¡å€¤å復を繋ãよã†ãªãƒ€ã‚¤ãƒŠãƒŸãƒƒã‚¯ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã®æ‰‹æ³•ã¨ã—ã¦ç´¹ä»‹ã—ã¾ã™ã€‚（長ããªã‚‹ã®ã§æ¬¡å›žã«ã—ã¾ã™ã€‚）ã“ã‚Œã¯ã€Suttonç‰ã®æœ¬ã§ã¯ãªãã€Bertsekasç‰ã®æœ¬ï¼ˆNeuro-Dynamic Programming）ã«ç´¹ä»‹ã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ã¨ã„ã†ã‚ˆã‚Šã€å‰å›žã®è¨˜äº‹ã‚‚後者ã®æœ¬ã‚’å‚考ã«ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚Bertsekasç‰ã®æ–°ã—ã„本も欲ã—ã„ã®ã§ãƒœã‚¹ã«æœ€è¿‘ãŠãã ã‚Šã—ã¾ã—ãŸã€‚ãã®æœ¬ãŒæ¥ãŸã‚‰ã€è¨˜äº‹ãŸã¡ã‚‚アップデートã™ã‚‹ã‹ã‚‚ã—ã‚Œã¾ã›ã‚“。ã‚ã¨ã€é–“
ゆるãµã‚強化å¦ç¿’1 - Qiita
ã¯ã˜ã‚㫠強化å¦ç¿’ã«ã¤ã„ã¦æ—¥æœ¬èªžã§èª¬æ˜Žã—ãŸã‚†ã‚‹ãµã‚入門ãŒã‚ã‚Œã°ã„ã„ãªã¨æ€ã£ãŸã®ã§æ›¸ãã¾ã™ã€‚ã¡ã‚‡ã£ã¨å†—é•·ã ã£ãŸã®ã§ã€ç°¡æ½”ã«ã—ã¾ã—ãŸã€‚ é‡è¦ãªæ³¨æ„点ã¨ã—ã¦ã€ä»Šå›žã®è¨˜äº‹ã§ã¯ã€ç’°å¢ƒã®ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ï¼ˆMDPã®å…¨ã¦ã®è¦ç´ ）ãŒåˆ†ã‹ã£ã¦ã„ã‚‹å ´åˆã‚’扱ã„ã¾ã™ã€‚後ã«ç’°å¢ƒã®ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ãŒä¸æ˜Žãªå ´åˆã‚’扱ã„ã¾ã™ãŒã€ãã®ãŸã‚ã®æ•°å¦çš„ãªãƒãƒƒã‚¯ã‚°ãƒ©ã‚¦ãƒ³ãƒ‰ã¨ãªã‚‹ã‚‚ã®ãŒä»Šå›žã®è¨˜äº‹ã§æ‰±ã‚ã‚Œã¾ã™ã€‚ 強化å¦ç¿’ã¨ã¯ 強化å¦ç¿’ãŒä½•ã‹ã«ã¤ã„ã¦ã¯ã€ãŸãã•ã‚“ã®äººãŒã‚†ã‚‹ãµã‚ãªç´¹ä»‹ã‚’è¡Œã£ã¦ã„ã‚‹ã®ã§ã€é£›ã°ã—ã¾ã™ã€‚代ã‚ã‚Šã«ã€æ•°å¦çš„ãªå®šç¾©ã‚’説明ã—ã¾ã™ã€‚ マルコフ決定éŽç¨‹ï¼ˆMDP） 強化å¦ç¿’ã«ãŠã„ã¦ã€ç’°å¢ƒã®å®šç¾©ãŒå¿…è¦ã¨ãªã‚‹ã€‚ã“ã®ç’°å¢ƒã®å®šç¾©ã«ã¯ã€é€šå¸¸ã€ãƒžãƒ«ã‚³ãƒ•æ±ºå®šéŽç¨‹ã¾ãŸã¯Markov(ian?) Decision Process（MDP）を用ã„る。 MDPã¯5-tuple $(\mathcal{S}, \mathcal{A}, p, r, \gamma)$ã«ã‚ˆã£ã¦å®šã¾
最近ã®DQN
4. 話 人 â–¶ è—¤ç”°åº·åš â–¶ Twitter: @mooopan â–¶ GitHub: muupan â–¶ 2015 å¹´ 4 月 Preferred Networks 入社 5. 話 DQN（Deep Q-Networks） [Mnih et al. 2013; Mnih et al. 2015] â–¶ 説明 â–¶ 分æžãƒ»æ”¹å–„・応用 紹介（本題） â–¶ 2015 å¹´ 7 月 23 日時点 DQN é–¢é€£æƒ…å ± 機能 目指 6. 話 DQN 毛色 ç•° 深層強化å¦ç¿’（主 Policy Search 系） â–¶ Deterministic Policy Gradient [Silver et al. 2014] â–¶ Guided Policy Search [Levine and Koltun 2013] â–¶ Trust Region Policy Optimization [Schulman et al.
ランã‚ング
ランã‚ング
ランã‚ング
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¿¡
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kå‰ã®ãƒ–ックマーク
lã‚ã¨ã§èªã‚€
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Let’s make a DQN: Theory
Let’s make a DQN: Implementation
48-01-17.dvi
http://medfreak.info/?p=3293
Deep Reinforcement Learning
Deep Q-Network　論文輪èªä¼š
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