強化学習 RT.

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1 強化学習 RT

2 強化学習とは… きっかけAに対して行動Bをおこす ごほうびをあたえる 上記を繰り返しすることで、きっかけAに対し 行動Bを起こしやすくなる

3 よりたくさんもらえるように行動を最適化していく
強化学習の枠組み 環境 環境 行動ａ 状態S 強化信号（報酬）ｒ 学習者 学習者は強化信号（報酬）が よりたくさんもらえるように行動を最適化していく

4 Monkey and Banana Problem
Initial Situation: at(monkey,a) at(bananas,b) at(box,C) height(monkey,low) height(banana,high) height(box,low) !grasp(monkey,bananas) path(a,b) path(b,a) path(a,c) path(c,a) path(b,c) path(c,b) Final Situation: has(monkey,bananas). Four Actions GO monkey from location x to location y IF at(monkey,x) path(x,y) ADD go(monkey,y) at(monkey,y) DELETE at(monkey,x) GRASP monkey bananas IF at(monkey,x) at(bananas,x) height(monkey,y) height(bananas,y) ADD grasp(monkey,bananas) has(monkey,bananas) CLIMB monkey on top of box IF at(monkey,x) at(box,x) height(monkey,low) height(box,low) ADD climb(monkey,box) height(monkey,high) DELETE height(monkey,low) PUSH monkey box from location x to location y IF at(monkey,x) at(box,x) height(monkey,low) height(box,low) path(x,y) ADD push(monkey,box,y) at(monkey,y) at(box,y) DELETE at(monkey,x) at(box,x)

5 Monkey and Banana Problem
Initial Situation: at(monkey,a) at(bananas,b) at(box,c) height(monkey,low) height(banana,high) height(box,low) !grasp(monkey,bananas) path(a,b) path(b,a) path(a,c) path(c,a) path(b,c) path(c,b) Final Situation: has(monkey,bananas)

6 Four Actions GO monkey from location x to location y IF at(monkey,x) path(x,y) ADD go(monkey,y) at(monkey,y) DELETE at(monkey,x) GRASP monkey bananas IF at(monkey,x) at(bananas,x) height(monkey,y) height(bananas,y) ADD grasp(monkey,bananas) has(monkey,bananas) CLIMB monkey on top of box IF at(monkey,x) at(box,x) height(monkey,low) height(box,low) ADD climb(monkey,box) height(monkey,high) DELETE height(monkey,low) PUSH monkey box from location x to location y IF at(monkey,x) at(box,x) height(monkey,low) height(box,low) path(x,y) ADD push(monkey,box,y) at(monkey,y) at(box,y) DELETE at(monkey,x) at(box,x)

7 強化学習の枠組み（その２） エージェント 状態の同定 環 境 ルール集合 ルール候補の選択 強化 行為選択 学習器 観測入力 状態 ルール
行為の実行 行為選択 学習器 報酬

8 補足 環境認識の際、十分な情報を認識できる １．が十分でないと、同じ状態のものを 違う状態と誤認し、学習してしまう、
エイリアシンと呼ばれる問題生じる

9 マルコフ決定過程 報酬 a b 1 c 0.2 0.8 0.4 0.6 遷移確率 行為 状態遷移図であらわす 報酬、状態、行為を示す
状態遷移確率は現在の状態のみに依存する 状態遷移確率は時間的に変動しない 報酬 S1 S2 S3 a b 1 c 0.2 0.8 0.4 0.6 遷移確率 行為

10 行動決定 a b c d e V(s,π) = r(s, π(s)) + γ∑P(s,π(s),s´)V(s´,π)
各状態から行為を選ぶことを政策（Policy ）という 行為 a b c d e 環境 状態S 行動a 状態ｓは政策πに従って将来得られるだろう報酬 を割り引いた割引期待報酬によって評価される V(s,π) = r(s, π(s)) + γ∑P(s,π(s),s´)V(s´,π) Vを最大にする政策πを最適政策という

11 ただ、マルコフ決定過程があらかじめ、 完全に記述できるとは限らない。 多くの場合、状態空間や取りえる行動は 既知だが、遷移確率は未知 Q学習

12 Q学習 遷移確率がわからなくても、　　　学習可能 評価値としてQ値を用いる 実際の試行探索過程を通して　　学習 状態と行為をペアとして考える

13 Q学習法のながれ Q値の初期化 現在の状況をｓとする 政策に従い行動決定 Q値の最大ルールの選択 状態がｓ´になる Q値の変更

14 (1－α) Q(s,a) + α (ｒ(s,a) ＋γmaxQ(s´,a´) )
αは学習率（0≦α≦1） ｒ(s,a)は報酬 γは割引率（0≦γ≦1）

15 Q(s,a) + α（ｒ ＋ γmaxQ(s´,a´) – Q(s,a)）
行動はup,down,left,right S G １ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ９ １０ Q(1,right) （0　＋　0.1 × 0 - 0） Q(7,right) （0　＋　0.1 × 0 - 0） Q(9,right) （1　＋　0.1 × 0 – 0.5） Q(8,right) （0　＋　0.1 × ） Q(2,down) （0　＋　0.1 × 0 - 0） Q(1,down) （0　＋　0.1 × 0 - 0） Q(6,right) （0　＋　0.1 × 0 - 0） Q(9,right) （1　＋　0.1 × 0 - 0） Q(s,a) Q(s,a) + α（ｒ　＋　γmaxQ(s´,a´) – Q(s,a)） a´ r = 1か0 α = γ = 0.1

16 次週 モンテカロ法 強化学習の応用 前半の試験について

17 参考文献 参考HP 「インテリジェントシステム」 福田敏男 編著 「人工知能の基礎」 馬場口登、山田誠二 共著
「インテリジェントシステム」　　福田敏男　編著 「人工知能の基礎」　　　　　　　馬場口登、山田誠二　共著 「強化学習」　　　　　　　　　　　三上貞旁、皆川雅章　共訳　　 参考HP その他、たくさんのHP