0.2Unityが提供している機械学習の仕組みに関するお話です。(Beta)に含まれるBasicデモが、学習させても期待通りの結果が得られなかったので、学習に使用するstateを増やしたところ概ね期待する結果が得られるようになりました。・デモの内容エージェントが1マスずつ左右に動き、ゴールに到達したらリワードを獲得。ゴールは2種類あり、片方は近いがリワードは小さい、もう片方は遠いがリワードは大きい。・変更内容Brainが判断をするために与えられている情報(state)がエージェントの左右の位置しか無かったので、各ゴールの位置も渡すように変更。1.BrainのStateSpaceTypeをDiscrete→Continuousに変更し、StateSizeを元々の1→3に増やす。2.BasicAgent.cs内のCollectState()にて収集する情報を追加する。state;}・補足かなり単純なデモでありながら、8エージェント×10,000ステップの学習でもまだ無駄な動きがあるように見えるので、もっとパラメータや処理の調整が必要なのかもしれません。・追記-改善案(未検証)1.位置情報に関するstateはエージェントとの相対座標でコード化した方が良い。Practices2.エージェントのObservationsにカメラを設定することで、視覚情報を与え学習の効率化ができるかもしれない。キャンセル投稿を送信できませんでした。メールアドレスを確認してください。メール送信チェックに失敗しました。このブログではメールでの投稿共有はできません。