[DL輪読会]Stochastic Neural Networks for Hierarchical Reinforcement Learning
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February 22, 17
スライド概要
2017/2/22
Deep Learning JP:
http://deeplearning.jp/seminar-2/
DL輪読会資料
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各ページのテキスト
1.
STOCHASTIC NEURAL NETWORKS FOR HIERARCHICAL REINFORCEMENT LEARNING Carlos Florensa† , Yan Duan†‡, Pieter Abbeel†‡ 2017/2/10 発表者：金子貴輝
2.
階層的強化学習 • 報酬を得るまでが長いタスクを分割したい • 従来法の問題 – タスクの分割に固有の知識を必要とする – タスク間で知識を共有せずサンプル効率が低い 2
3.
問題設定 • 事前学習ができる • 状態空間が（共通，タスク固有）に分かれて 相互作用が少ない – 例：把持タスクにおける対象物の位置 3
4.
提案手法 • 確率的ニューラルネット – 同じ状況でも異なる行動を取れるので， 状況の変化に対応できる • 相互情報量基準での正規化 – 新しい場所に行けば報酬になるらしい • タスク特徴の挿げ替えによる階層的RL – タスクを表す特徴で条件付けて事前学習 • 報酬は疎のままでいい – 固定ステップごとにone hotなタスク特徴を 自作する上位のニューラルネット 4