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FreeFCFS44/50Description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。拓磨(DeNA)タイトル:タクシー需給マッチングの最適化アブストラクト近年、自動運転の登場やMaaSによるマルチモーダル交通の統合管理などの期待から、交通サービスの需給マッチングの重要性が高まっている。Chuxing)が精力的にAI活用の研究を進めており、強化学習の応用分野として急速な発展を遂げている。DQNによるモデルフリー強化学習を用いた需給マッチングの最適化手法を紹介する。Learningアブストラクトスタティックなデータセットから汎用モデルを学習する機械学習タスクと異なり、強化学習は実験(学習)ごとにオンラインで環境に対して相互作用しながらデータ収集が必要である。自動運転、ロボットなどの多くの実世界の問題では正確なシミュレーション環境を作ることが難しいが、実環境からのデータ収集はコストや安全性、時間的にハードルが高い。一方で、アプリケーションによってはすでに相互作用して収集した大量のデータが手元にあり、このデータセットを強化学習に活用することができれば、汎用的なモデルを学習しやすくなる上、シミュレータレスで学習が可能となり、社会実装への道が一気に広がる。本発表では近年提案されたいくつかのバッチ強化学習のアルゴリズムを紹介し、実世界への応用について議論したい。2019.イベントマナー:参加にあたって、以下のイベントマナーを厳守してください。強化学習アーキテクチャではイベントへの参加や登壇について、情報の共有とコミュニケーションを目的としています。イベントに参加するすべての人は下記の行動規範を守ることを求められます。スタッフ含めたすべての方にご協力をお願いします。私たちは下記のような事柄に関わらずすべての人にとって安全な場を提供することに努めます。(無宗教を含む)に対するハラスメント。以下のような行為をいかなる形でも決して許容しません。脅迫、つきまとい、ストーキング、不適切な画像、動画、録音の再生(性的な画像など)、発表や他のイベントに対する妨害行為、不適切な身体的接触、これらに限らない性的嫌がらせ。登壇者、主催スタッフもこのポリシーの対象となります。性的な言葉や画像はいかなる発表やワークショップ、懇親会、Twitterのようなオンラインメディアにおいても不適切です。ハラスメント行為をやめるように指示された場合、直ちに従うことが求められます。ルールを守らない方は、主催者の判断により、退場処分や今後のイベントに聴講者、登壇者、スタッフとして関わることを禁止します。