みんな大好き強化学習

by 貞松政史

Embed

Start on current slide

Slide 1

Slide 1 text

みんな⼤好き強化学習

Slide 2

Slide 2 text

2 ですよね︖ 好きですよね︖強化学習

Slide 3

Slide 3 text

3 でも… でもあんまり語られることがない…

Slide 4

Slide 4 text

4 Qiitaのタグで⽐較 https://qiita.com/tags/%e5%bc%b7%e5 %8c%96%e5%ad%a6%e7%bf%92 https://qiita.com/tags/%e6%a9%9f%e6% a2%b0%e5%ad%a6%e7%bf%92

Slide 5

Slide 5 text

5 語りましょう強化学習について語ります

Slide 6

Slide 6 text

みんな⼤好き (なのにあまり語られない) 強化学習 (について語る)

Slide 7

Slide 7 text

7 どうぞよろしくスピーカー名 − さだまつ所属 − データアナリティクス事業本部 − インテグレーション部 − 機械学習チームロール − マネージャー

Slide 8

Slide 8 text

8 おしながき • 位置付けと基本構成 • 解法の種類 − 価値ベース − ⽅策ベース • ニューラルネットワークおよび深層学習の適⽤ • 弱点と対策

Slide 9

Slide 9 text

9 位置付けと基本構成 • 位置付けと基本構成 • 解法の種類 − 価値ベース − ⽅策ベース • ニューラルネットワークおよび深層学習の適⽤ • 弱点と対策

Slide 10

Slide 10 text

10 強化学習の位置付け⼈⼯知能 (Artificial Intelligence, AI) 機械学習 (Machine Learning, ML) 教師あり学習教師なし学習強化学習 NeuralNetwork DeepLearning

Slide 11

Slide 11 text

11 強化学習の基本構成

Slide 12

Slide 12 text

12 強化学習の強み • 環境に対して学習 • ⼀連の⾏動を獲得 • 1度の⾏動に対する評価尺度の定義が難しい問題 • 未知の環境に対する適応

Slide 13

Slide 13 text

13 強化学習の適⽤領域 • ゲームAI • 機械の動作制御 • ⾃動運転 • ロボットのアーム制御や歩⾏制御など • 対話型インターフェースの最適化 • 商品・コンテンツの推薦(レコメンド) • スマートスピーカーやチャットボットの応答など

Slide 14

Slide 14 text

14 解法の種類 • 位置付けと基本構成 • 解法の種類 − 価値ベース − ⽅策ベース • ニューラルネットワークおよび深層学習の適⽤ • 弱点と対策

Slide 15

Slide 15 text

15 強化学習による問題解決初期状態→⽬標状態 = 1エピソード 1エピソード全体で得られる報酬 = 累積報酬を最⼤化することが⽬的基本的に⾼い報酬＝良い⾏動累積報酬の最⼤化＝良い⾏動の積み重ねによって問題を解決する(⾏動を獲得する)

Slide 16

Slide 16 text

16 ⽅策関数状態sを⼊⼒として⾏動aを出⼒(選択)する関数決定的⽅策確率的⽅策状態⾏動

Slide 17

Slide 17 text

17 価値関数状態価値関数 (Bellman⽅程式) ⾏動価値関数 (Q値) 状態 s ⾏動 a ⽅策 π 割引率 γ ステップ t

Slide 18

Slide 18 text

18 強化学習の解法 https://qiita.com/shionhonda/items/ec05aade07b5bea78081 価値ベース⽅策ベース

Slide 19

Slide 19 text

19 強化学習の解法価値ベース • 大きく分けて, Q-Learningに基づくアプローチとSARSAに基づくアプローチの2種類 • 方策関数 π を固定し, 価値関数 Q のみを学習によって改善⽅策ベース • 方策関数 π を直接改善 • 行動空間が連続な場合や多変数の場合に使用

Slide 20

Slide 20 text

20 価値ベースの解法 Q-Learning SARSA

Slide 21

Slide 21 text

21 ⽅策ベースの解法 Policy Gradient REINFORCE

Slide 22

Slide 22 text

22 ニューラルネットワークおよび深層学習の適⽤ • 位置付けと基本構成 • 解法の種類 − 価値ベース − ⽅策ベース • ニューラルネットワークおよび深層学習の適⽤ • 弱点と対策

Slide 23

Slide 23 text

23 ニューラルネットワークの適⽤ https://jp.mathworks.com/discovery/convolutional-neural-network-matlab.html 画像分類に対するCNNの適⽤

Slide 24

Slide 24 text

24 ニューラルネットワークを適⽤するメリット https://aws.amazon.com/jp/builders-flash/202105/accelerate-deepracer-model-development/ ⼈間が実際に観測している「状態」に近いデータ(画像や信号等)をエージェントの学習に利⽤可能 ex. AWS DeepRacer

Slide 25

Slide 25 text

25 深層学習を⽤いた解法 Deep Q-Network (DQN) 状態評価に深層学習を適⽤ CNNを利⽤するだけでなく以下のアイデアで学習を安定させる • Experience Replay • ⼀旦経験した状態/⾏動/報酬/遷移先をメモリーに蓄積し、学習を⾏う際はそこからランダムサンプリングして利⽤する • Fixed Target Q-Network • データからいくつかサンプルを抽出してミニバッチを作成し、その学習中は期待値の計算に利⽤するθは固定する • Clipping • 与える報酬を固定する (正なら1、負なら-1 など)

Slide 26

Slide 26 text

26 弱点と対策 • 位置付けと基本構成 • 解法の種類 − 価値ベース − ⽅策ベース • ニューラルネットワークおよび深層学習の適⽤ • 弱点と対策

Slide 27

Slide 27 text

27 強化学習の弱点 • サンプル効率が悪い • 学習に膨⼤なデータが必要 • データ量に⽐例して学習時間がかかる • 過学習しやすい • 局所最適(ローカルトラップ)にハマりやすい • 再現性が低い • 同⼀の⼿法でも学習が収束した時点のモデル同⼠で獲得報酬に差異が発⽣する

Slide 28

Slide 28 text

28 弱点への対策 • テスト可能なモジュール化 • エージェント、学習器、オブザーバーなど • 実験管理 (ログ出⼒) • ハイパーパラメータや報酬に関する値、⾏動分布など • 学習パイプライン (学習の⾃動化) • アルゴリズムの改良 • 転移学習、模倣学習

Slide 29

Slide 29 text

29 まとめ

Slide 30

Slide 30 text

30 まとめ • ⼀連の⾏動や未知の環境に対して有効 • 環境に対する価値や⽅策を最適化することで学習 • ニューラルネットワーク(深層学習)を利⽤することで⼈間が実際に観測している状態を利⽤可能 • 幾つかの弱点があるものの、アルゴリズムの改良を含めた対策についても研究されている

Slide 31

Slide 31 text

No content