Tf勉強会(4)

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シーエイトラボ株式会社
TensorFlow と Gymを使ってDoubleDQN
TensroFlow勉強会第4回
2016/6/23C8Lab Copyright 2014 C8Lab Inc. All rights reserved

2 2016/6/23
C8Lab Copyright 2014 C8Lab Inc. All rights reserved
 自己紹介
新村拓也
- シーエイトラボ株式会社代表取締役
- TensorFlow勉強会
- 機械学習のための数学塾

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概要
 DQN
 Deep Q Network （ヤンキーじゃないよ）
 DeepLearning とQ Learningを組み合わせたもの
 AlphaGoにも使われていたらしいやつ
 DoubleDQN
 Double Deep Q Network（二人のヤンキーじゃないよ）
 DeepMindが2015年12月に発表
 同年2月にDQN出したばかりなのに。。。
 DQNより精度いいよ（後述）
 Gym
 OpenAIが提供しているオープンソース
 今年のどっかで出した
 ゲームや物理エンジン向けのシミュレーション環境
 まだβ版？
2016/6/23

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参考にしたサイト、コード
 ウェブサイト
 ご注文は機械学習ですか？http://musyoku.github.io/2016/03/16/deep-reinforcement-
learning-with-double-q-learning/
 ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 http://qiita.com/icoxfog417/items/242439ecd1a477ece312
 DQNの生い立ち＋ Deep Q-NetworkをChainerで書いた http://qiita.com/Ugo-
Nama/items/08c6a5f6a571335972d5
 論文
 Hado van Hasselt, Arthur Guez, David Silver. Deep Reinforcement Learning with Double
Q-learning. arXiv:1509.06461. 2015 http://arxiv.org/abs/1509.06461
 ソースコード
 devsisters/DQN-tensorflo https://github.com/devsisters/DQN-tensorflow
2016/6/23
とても参考になりました！ありがとうございます！

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強化学習について簡単に
2016/6/23
・右に進む
・左に進む
・餌が食べられる
・サメに食べられる
行動
報酬
新しい状態
環境
現状を考えて、一番将来的に報酬
が多くなる行動を選択する。
状態

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簡単な例（迷路）
2016/6/23
下の方がゴールに
近そうだけど・・・
▼報酬
・どれだけゴールに近いか
・ゴールしたらもっと沢山
▼報酬（マイナス）
・かかった時間
▼状態
・今どこにいるか
▼行動
・上下左右移動
Try & Errorを繰り返して、「この場所にいた時に」
「こっちに動いた方がいい」ということを学習

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Q学習について簡単に
 ポリシー決定手法の一つ
 つか、Q学習以外はActorCriticしか知らん
 ある状態sにおける行動aが将来まで合計してもたらす価値Qを最大化
するような方策をとるというポリシー
2016/6/23
行動を決定する関数
Target(教師)データ
Qは状態sの時に行動aを取った時に得られる報酬
を予測する関数

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補足
2016/6/23
状態sでaを行った報酬
行動したあとの状態s’で最適な行
動を取った時に将来的に得られる
報酬
状態sで最適な行動を取った時に将
来的に得られる報酬
行動価値評価を行うQが正しければこの式は限
りなく同じ値になる！

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DQNについて簡単に
 行動価値を決めるQとかいっているが、具体的に何を使うのか？
 DQNでは、Qはニューラルネットワークそのもの
2016/6/23
conv1 conv2 outfc1
▼出力
・この状況で取りうる行動の価値
例）
左・・・10点
右・・・５点
停止・・・5点

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DQNについて簡単に
 ニューラルネットワーク自体は同じ構造のものが二つ存在している
2016/6/23
実際に行動を行ってその評価価値
は何点だ！と予測するネットワーク
行動の結果の状況s’で取るべき行動a’
の価値を評価するネットワーク

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DQNのデータセット
 とあるの状況（s）
 その時撮った行動（a）
 それによって得られた報酬（r）
 その行動を取ったことによって生じた新しい状況（s’）
2016/6/23
状況s 行動a
Qθ側のNNで決定
右に行
く！
報酬r
・ブロック崩してた：＋１
・死んでた。。。：−１
新しい状況s’
学習する前に最初にこれらの情報をひたすら収集

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DQNの学習
1. Qθ側のネットワークで状況sの時に行動aを取った時の価値を算出
2. 教師信号（target）となる以下の式をr, s’ を与えてQπ側で計算
3. Qθとtargetの誤差を計算してQθを更新
4. ある程度ステップ数をこなしたらQθの重みでQπを更新
2016/6/23
NNの順伝播みたいなもの
行動価値評価を行うQが正しければQθとtargetは限りなく同じ値になる！

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DoubleDQNについて
 DQNの問題点
 行動価値を過大評価してしまうことによりパフォーマンスが落ちる
 なぜ過大評価してしまうのか？
2016/6/23
このmaxのせい
 DQNでは次のステップ以降の行動を選択
のもその評価をするのもQπだけで行ってい
る。
 ちょっとしたことでネットワーク出力の１部が
いきなり大きくなった時に悪影響を及ぼす。

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DoubleDQNについて
 DQNとDoubleDQNの違い
2016/6/23
こうじゃ！
DQNのこれを・・・
評価自体はQπのまま
行動の決定をQθが行う！
 次以降のステップで取る行動評価が、Qπで値が最大になる行動とは限らない。
 次以降の行動評価をQπ、Qθ二つのNNで行う＝＞DoubleDQN

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もう少し突っ込んで
 なぜ選択と評価をQπ、Qθでそれぞれ担当するとQ値を過大評価しなく
なるの？
2016/6/23
 この下限値がDoubleDQNではゼロになる
DQNにおけるtarget側のQ値が、maxを持つと下限値を持ってしまう

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DoubleDQNの実装
 DQNさえ作ってしまえばDoubleDQNへの変更は１０行程度
2016/6/23
before
after
行動価値評価はしない
次の行動をQθから取得

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DoubleDQNの実装
2016/6/23
取得した行動とQπを使って次以降の行動価値を計算
 DQNからDoubleDQNにするのは簡単
 だがDQNを作るのが疲れる
 ネットワーク二つあるし。。。
 シミュレーション環境どうするの。。。
 というかシミレーション環境作るのが一番大変！！！
 Unity? PyGame? Etc…

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OpenAI Gym
 シミュレーション環境を簡単に呼び出し、状況、報酬などを簡単に取得
可能
2016/6/23

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今回作ったもの
 Gymにあるブロック崩しを行うAI
 TensorFlow 0.9で実装
 昨日の夜から回しています。。。。
 200万イテレーション程度（実際2000万くらいは必要）
 CPUマシンなので学習が全然すすまないww
 GPUマシンなら１日で2000万くらい回せるとのこと
2016/6/23

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とりま結果
2016/6/23
報酬は少しずつ増えてきている、こ
れから伸びていきそう？（まだ二個く
らいしか壊せない。。。）
どんどんゲームで死ななくなっている

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実演
2016/6/23

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まとめ
 TensorFlowとGymでDoubleDQN実装してみました
 DQN実装できればDoubleDQNは超簡単
 CPUマシンでDQNをやってはならない。。。。。
 TensorFlowで今後強化学習実装を楽にするような実装でるのに期
待！
 現状はパラメータを切り替えたり色々めんどい。。。
 学習もうすこし進めたらgithubにあげようかと
2016/6/23

23 2016/6/23
ご静聴ありがとうございました！

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お問い合わせ
ご興味のある企業・団体・個人様は、以下までお問い合わせください。
シーエイトラボ株式会社
http://www.c8-lab.com
東京都港区赤坂 8-5-40 ペガサス青山
Tel 090-3320-2680
代表取締役社長/CEO 新村拓也
E-mail：tak@c8-lab.com
2016/6/23
C8Lab株式会社は東京大学発のベンチャー企業です。
東京大学人工物工学研究センターの太田順教授と
C8Labの新村拓也氏が株式会社グローバルプレナーズと
共同研究した「ＳＮＳデータ分析によるオントロジーネット
ワーク構築」の技術がCOMPYに応用されています。
「ソーシャル情報から抽出したユーザ行動目的に基づく推
薦システム」「同行者コンテキスト依存の文書抽出および
トピック解析」「同行者依存のトピック発見モデル」など、
ユーザーの行動分析に関する研究で論文を多く発表して
います。

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