6月の勉強会で使われたプログラムをありがたく使用させて頂きます。このプログラムは、いわゆるDNQ(Q学習をDNNで近似したもの)で、ε-greedy法でランダム行動を選択したり、過去の経験(状態、行動、報酬などの組み合わせ)をランダムに選択して学習に利用する機能を持っています。’」の中に表示されているのは、モデル名です。変更すると関節のある二本のアームのモデルに変更できます。出力ファイル保存先ディレクトリ。存在しなければ自動生成されます。出力ファイル保存先ディレクトリ。存在しなければ自動生成されます。入力すると、どんなパラメーター設定ができるかの一覧表が表示されますので、これを元に色々いじってみます。強化学習をやってみます。ポイントとなるパラメーターの説明をします。将来貰える報酬をどれくらい現在の価値として考慮するかを表すパラメータです。割引率0なら直後の報酬のみを考えることになり、割引率1なら将来貰える報酬を全てそのまま考えることになります。割引率1だと計算が収束しないので、通常は0.9位が良く使われます。報酬が高い行動が見つかったとしても、その行動だけにとらわれると、もっと報酬の高い行動を見つけるチャンスを失うかもしれません。そのため、確率εでわざとランダムな行動をとるという設定です。3)訓練エピソード数いわゆる訓練回数です。1回のエピソードの最大ステップ数は、20,000です。訓練エピソード数:50回、割引率:99%、ε値:5%で強化学習をやってみます。50回訓練すると、勢いをつけるのに一往復半掛かっていますが、見事に頂上へ行くようになります。訓練エピソード数:100回、割引率:99%、ε値:5%で強化学習をやってみます。100回訓練すると、1回前へ少し動くのが勿体ないですが、勢いを付けるのに半往復になりました。訓練エピソード数:200回、割引率:99%、ε値:5%で強化学習をやってみます。200回訓練すると、1回バックして勢いを付けるだけで、一気に頂上まで行くまでに進歩します。動きにムダがなくなりましたね。強化学習の中身は、あまり良く分かっていませんが、今回は、まず触ってみました。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。date*日本語が含まれない投稿は無視されますのでご注意ください。少女時代のコスチュームを入れ替えてみるRECOMMENDこちらの記事も人気です。一目惚れして、ディープラーニングを始めました。初心者の試行錯誤をブログにしています。