今回は、OpenAI Gym を使って、車の山登りの強化学習をやってみます。 こんにちは cedro です。 皆さん、OpenAI Gym をご存知ですか？ OpenAI Gym とは、イーロン・マスク氏やサム・アルトマン氏が率いる、人工知能を研究する非営利団体「OpenAI」が提供している強化学習用の環境（ジム）で、これを使ってエンジニアは様々な強化学習を試してみることができます。 どんなものがあるかと言うと、Atari社のゲームでは「インベーダー」、「パックマン」、「アステロイド」など59個があります。 この他、囲碁のようなボードゲーム、歩き方のシミュレーションなどの他に、車の山登り（上の動画）や倒立振子といった基礎的なものまであります。 ということで、今回は、 OpenAI Gym を使って、車の山登りの強化学習をやってみます。 OpenAI Gym の環境をインストールします まず
機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 入門から実践まで (KS情報科学専門書) 目次 目次 はじめに 感想 読了メモ Day1 Day2 Day3 Day4 Day5 強化学習の問題点1 強化学習の問題点2 強化学習の問題点3 Day6 Day7 『Pythonで学ぶ強化学習』におすすめの副読素材 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 下記の通り、先日『Pythonで学ぶ強化学習』の著者の方々から、 献本をいただきました。 再び献本を頂きました😲『Pythonで学ぶ強化学習』の関係者の方々、ありがとうございます。機械学習は正直あまり詳しくないので、これを読んでAIエンジニアになれるように頑張ります。全編カラーで、コードも沢山あっていい感じです。じっくり読んで書評させて頂きます😀 #python Pythonで学ぶ強化学習 -入門から実践まで-
※2018年06月23日追記 PyTorchを使用した最新版の内容を次の書籍にまとめました。 つくりながら学ぶ! 深層強化学習 ~PyTorchによる実践プログラミング~ 18年6月28日発売 「倒立振子（棒立て問題）」を、強化学習のQ学習、DQNおよびDDQN（Double DQN）で実装・解説したので、紹介します。 ディープラーニングのライブラリにはKerasを使用しました。 （※追記：17/09/27にHuber関数部分を修正しました） （※追記：17/10/01にQ学習更新のr抜けを修正しました） （※追記：17/10/03にQ学習報酬のrewardを修正しました） （※追記：18/05/16にDDQNのターゲットの更新方法を修正しました） （※追記：18/06/12にDQNのplayとDDQNのターゲットの更新方法を修正しました） （※追記：18/10/20にDDQNの行動選択の
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
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先日の日記で、コンピュータ将棋とAlphaGoについて言及したが、次のPonanzaがディープラーニングに成功したということで、どのように適用しているのかが気になっている。 そこで適当に考察してみる。 電王戦のインタビューでもプロの棋譜との一致率について言及していたことから、学習しているのは評価関数ではなく方策(policy)であると思われる。 入力に盤面の情報を与えて、出力に指し手の確率を出力する関数である。 入力 ポイントとなるのが、入力の盤面の情報の与え方であると思う。 AlphaGoでは19×19の各座標の白石、黒石、空きで3チャンネル(2値)の情報と、アタリやシチョウなどの若干の囲碁の知識を特徴量として各チャンネルに割り当て、合計で48チャンネルのデータを入力としていた。 将棋では、駒の種類が多いため、成りを含めた14種類のコマ数分のチャンネルが必要になる。 また、持ち駒もあるた
Chainerを使った深層強化学習ライブラリChainerRLを公開しました． https://github.com/pfnet/chainerrl PFNエンジニアの藤田です．社内でChainerを使って実装していた深層強化学習アルゴリズムを”ChainerRL”というライブラリとしてまとめて公開しました．RLはReinforcement Learning（強化学習）の略です．以下のような最近の深層強化学習アルゴリズムを共通のインタフェースで使えるよう実装してまとめています． Deep Q-Network (Mnih et al., 2015) Double DQN (Hasselt et al., 2016) Normalized Advantage Function (Gu et al., 2016) (Persistent) Advantage Learning (Bellemar
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