DQNによるポーカーの強化学習/Reinforcement Learning in Poker with DQN

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1. DQNによるポーカーの 強化学習 宮内翼
2. 目次 ◼ DQNとは ⚫ Q学習 ⚫ Q関数とニューラルネットワーク(NN) ⚫ 経験再生 ⚫ ターゲットネットワーク ◼ テキサスホールデムの学習
3. DQN(Deep Q Network)とは ◼ Q学習とニューラルネットワークを用いた手法に経験再生と ターゲットネットワークを加えた、強化学習の一種 ⚫詳しくは後述 Q学習 ニューラルネットワーク 経験再生 ターゲットネットワーク DQN
4. Q学習 ◼ 行動価値関数をQ関数という ◼ Q関数とは状態sと行動aの組み合わせから得られる収益 ⚫ q π (s, a) = E[G t |S t = s, A t = a] ⚫ 最適なQ関数を知りたい ◼ Q学習はQ関数を更新する方法の一つ ◼ Q学習を使って最適なQ関数を求める
5. Q関数とニューラルネットワーク(NN) ◼ 例：チェスの駒の並び（状態数）は10の123乗 Q関数の候補は 状態数×行動数で膨大 ニューラルネットワークで近似 なので
6. 経験再生 データ ニューラル ネットワーク データ保存 Q学習 学習 ランダムに 取り出す ◼データをバッファに保存して、ランダムに取り出す ◼データの偏りが無くなる バッファ
7. ターゲットネットワーク ◼ DQNの教師ラベルに相当するもの：TDターゲット ◼ Q関数が更新されるとTDターゲットも更新される ◼ TDターゲットの方は定期的に更新する(常には更新しない) Q関数 TDターゲット 毎回更新 毎回更新 ターゲット ネットワーク Q関数 TDターゲット 毎回更新 数十回に一度 更新
8. テキサスホールデムの学習 ◼ チェスや囲碁などのよく強化学習で扱われるゲームの分類 ⚫ 二人零和有限確定完全情報ゲーム ◼ テキサスホールデムの特徴 ⚫ 確定ではない(トランプのカードはランダム) ⚫ 完全情報ではない(相手の手札は見えない)
9. テキサスホールデムの学習 DQN(NNはシンプル) 相手はCallだけするCPU 運がからむのでブレが大きい 少し学習しているように見える
10. テキサスホールデムの学習 DQN(NNを深くした) 縦軸の1,2,3...は 1000,2000,3000...としてます episode500ぐらいで頭打ち 得点は大きくなってる
11. まとめ ◼ DQNは強化学習の一種 ◼ テキサスホールデムのような不確定かつ不完全なゲームでも学習は できる