カーシミュレータでゼロから学ぶ，自動運転 - Preferred Networks Research & Development

カーシミュレータでゼロから学ぶ，自動運転 - Preferred Networks Research & Development

こんにちは！吉田です．東北大学で博士学生をしています． このたび，Preferred Networks（PFN）で4月・...概要を表示 こんにちは！吉田です．東北大学で博士学生をしています． このたび，Preferred Networks（PFN）で4月・５月と春インターンに参加させていただきました． インターンでは，Deep Deterministic Policy Gradientと呼ばれる強化学習の手法を用いて，TORCSというレースゲーム内で自動車に自動運転を自分で１から学習させるという内容に取り組みました． これは私が以前 Chainer を使って Deep Q-Network (DQN) と呼ばれる深層強化学習を再現した経験があり，またインターンでも強化学習に関連したタスクをしたいという希望をマッチングした結果で，個人的にも大変興味をもって取り組めたと思います． TORCS（The Open Racing Car Simulator）はオープンソースのドライビングシミュレータとして公開されていて，近年の強化学習

• あとで読む