仕様変更を行ない、受付票を常に発行することになりました。詳しくはこちらをご覧ください。info参加者FreeFCFS52/45Descriptionはじめに強化学習は環境に柔軟に適応する知能エージェントにおける基本機能と考えられます。近年は深層学習などのアーキテクチャとして、認識技術と組み合わされて自動運転などの実践的な場でつかわれれはじめており、さらにロボットなどにおいても今後は適用されてゆくシーンが増えてゆくでしょう、こうした背景から、実践的な強化学習や,実世界で動かす強化学習(ロボット・自動運転),強化学習を部品として組み合わせる(アーキテクチャ),といったトピックについて重視し情報共有する場として強化学習アーキテクチャ勉強会を開始しました。本勉強会において積極的に議論に加わっていただき、今後、論文紹介などの形で貢献いただけるかたの参加をお待ちしております。Architecture:再帰的にサブゴールを設定できる階層型強化学習アーキテクチャアブストラクト:人間は何か目的を達成するために適切なサブゴールを設定できる。必要に応じてそのサブゴールを再帰的に設定することができ、その再帰の深さには制約がないように見える。アーキテクチャを提案する。解く形で定式化される。行動価値関数は、価値関数分解により複数のタスク間で共有可能になり、マルチタスク環境での学習を効率化する。「思考モード」における振る舞いは一種のモデルベース強化学習であり、学習済みのタスクを組み合わせることで、一度も経験したことのないタスクを少ない試行錯誤で、場合によってはゼロショットで解くことができる。アルゴリズムはスタックを用いず、フラットなテーブルとシンプルな操作の繰り返しで実現される。今後このアーキテクチャを拡張し、脳の前頭前野周辺の情報処理機構のモデルを構築する。