Toolkit」を試してみました。使用したML-Agentsのバージョンは0.5.0です今回は下のアニメのように、転がってボールをバッテングで打ち返す部分を学習させてみましたのでML-Agentsをさわる際にポイントになる部分をまとめたいと思います。学習回数別の学習結果です。回数を重ねるごとに上達していますね。バットの振る前に一度反対側に振りかぶるところまで学習しているところなど面白いです!設定していった箇所を、参考にさせていただいた下記サイトにあった、アクション、ステート、リワードの順に説明していきます。使う数値に使用しています。渡される数値は-1~1の範囲が来るみたいです。配列の個数を増やしたい場合は以下の赤枠のところで設定します。ステート観測していく値の設定ですね。今回は以下の9つを観測させるようにしました。velocity.z以下、アクションとステートを設定したソースです。}}リワード報酬の設定です。今回は以下のようにしました。以下、報酬を設定したコードです。最初はボールをコロコロ転がすタイプじゃなくて、普通のピッチングみたいにボールを空中に投げるタイプのものを作ってたのですが、最初のテストには複雑すぎたみたいで、学習回数30万回でもうまくバットでボールを前へ飛ばすところまでもっていけませんでした。(報酬の与え方やパラメータ設定のコツが分かってくるとうまくいくんじゃないかとは思いますが)、まずは学習がうまくいくか試したかったので今回のコロコロタイプに変更しました。あと、最初はPythonを編集する必要があるのかなーと思っていたのですが、Pythonのインストールは必要ですけど、Tensorflowとのやりとりは全てML-Agent側で用意されているので、Unity用のC#をいじるのみで済みました。[Unity]Commentsこんにちは。私は現在ml-agentsでの強化学習を勉強しており、ml-agentsについて調べている際に当サイトを見つけました。参考になり、このようなサイトを作っていただいたことに大変感謝しております。バッティングの強化学習には興味を引かれ、私もこのようなものを作ってみたいと思ったのですが参考にしながら作ってもなかなかうまくいきません。そこで、まずは一度動かしてみたいのですが、このunityプロジェクトは公開してはいないのでしょうか。0.5.0で古いですし)まず一度ML-Agentsの動作を確認したいということでしたら下記のML-AgentsのUnityプロジェクトに入っているExamples内のシンプルなものでテストするのが一番確実な気がします。https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents既に試していたらすみません。comment※承認されるまではコメントは表示されません。