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ゼロから作るDeep Learning ❹ ―強化学習編

by 斎藤康毅

April 2022

Intermediate to advanced

376 pages

4h 55m

Japanese

O'Reilly Japan, Inc.

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　　1.1　機械学習の分類と強化学習　　　1.1.1　教師あり学習　　　1.1.2　教師なし学習　　　1.1.3　強化学習　　1.2　バンディット問題　　　1.2.1　バンディット問題とは　　　1.2.2　良いスロットマシンとは　　　1.2.3　数式を使って表す　　1.3　バンディットアルゴリズム　　　1.3.1　価値の推定方法　　　1.3.2　平均値を求める実装　　　1.3.3　プレイヤーの戦略　　1.4　バンディットアルゴリズムの実装　　　1.4.1　スロットマシンの実装　　　1.4.2　エージェントの実装　　　1.4.3　動かしてみる　　　1.4.4　アルゴリズムの平均的な性質　　1.5　非定常問題　　　1.5.1　非定常問題を解くために　　　1.5.2　非定常問題を解く　　1.6　まとめ
　　2.1　MDPとは　　　2.1.1　MDPの具体例　　　2.1.2　エージェントと環境のやりとり　　2.2　環境とエージェントの定式化　　　2.2.1　状態遷移　　　2.2.2　報酬関数　　　2.2.3　エージェントの方策　　2.3　MDPの目標　　　2.3.1　エピソードタスクと連続タスク　　　2.3.2　収益　　　2.3.3　状態価値関数　　　2.3.4　最適方策と最適価値関数　　2.4　MDPの例　　　2.4.1　バックアップ線図　　　2.4.2　最適方策を見つける　　2.5　まとめ
　　3.1　ベルマン方程式の導出　　　3.1.1　確率と期待値（ベルマン方程式のための下準備）　　　3.1.2　ベルマン方程式の導出　　3.2　ベルマン方程式の例　　　3.2.1　2マスのグリッドワールド　　　3.2.2　ベルマン方程式の意義　　3.3　行動価値関数とベルマン方程式　　　3.3.1　行動価値関数　　　3.3.2　行動価値関数を使ったベルマン方程式　　3.4　ベルマン最適方程式　　　3.4.1　状態価値関数におけるベルマン最適方程式　　　3.4.2　Q関数におけるベルマン最適方程式　　3.5　ベルマン最適方程式の例　　　3.5.1　ベルマン最適方程式の適用　　　3.5.2　最適方策を得る　　3.6　まとめ
　　4.1　動的計画法と方策評価　　　4.1.1　動的計画法の概要　　　4.1.2　反復方策評価を試す　　　4.1.3　反復方策評価の別の実装方法　　4.2　より大きな問題へ　　　4.2.1　GridWorldクラスの実装　　　4.2.2　defaultdictの使い方　　　4.2.3　反復方策評価の実装　　4.3　方策反復法　　　4.3.1　方策の改善　　　4.3.2　評価と改善を繰り返す　　4.4　方策反復法の実装　　　4.4.1　方策の改善　　　4.4.2　評価と改善を繰り返す　　4.5　価値反復法　　　4.5.1　価値反復法の導出　　　4.5.2　価値反復法の実装　　4.6　まとめ
　　5.1　モンテカルロ法の基礎　　　5.1.1　サイコロの目の和　　　5.1.2　分布モデルとサンプルモデル　　　5.1.3　モンテカルロ法の実装　　5.2　モンテカルロ法による方策評価　　　5.2.1　価値関数をモンテカルロ法で求める　　　5.2.2　すべての状態の価値関数を求める　　　5.2.3　モンテカルロ法の効率の良い実装　　5.3　モンテカルロ法の実装　　　5.3.1　stepメソッド　　　5.3.2　エージェントクラスの実装　　　5.3.3　モンテカルロ法を動かす　　5.4　モンテカルロ法による方策制御　　　5.4.1　評価と改善　　　5.4.2　モンテカルロ法を使った方策制御の実装　　　5.4.3　ε-greedy法（1つ目の修正）　　　5.4.4　固定値\alpha方式へ（2つ目の修正）　　　5.4.5　［修正版］モンテカルロ法を使った方策反復法の実装　　5.5　方策オフ型と重点サンプリング　　　5.5.1　方策オン型とオフ型　　　5.5.2　重点サンプリング　　　5.5.3　分散を小さくするには　　5.6　まとめ
　　6.1　TD法による方策評価　　　6.1.1　TD法の導出　　　6.1.2　MC法とTD法の比較　　　6.1.3　TD法の実装　　6.2　SARSA　　　6.2.1　方策オン型のSARSA　　　6.2.2　SARSAの実装　　6.3　方策オフ型のSARSA　　　6.3.1　方策オフ型と重点サンプリング　　　6.3.2　方策オフ型のSARSAの実装　　6.4　Q学習　　　6.4.1　ベルマン方程式とSARSA　　　6.4.2　ベルマン最適方程式とQ学習　　　6.4.3　Q学習の実装　　6.5　分布モデルとサンプルモデル　　　6.5.1　分布モデルとサンプルモデル　　　6.5.2　サンプルモデル版のQ学習　　6.6　まとめ
　　7.1　DeZeroの基礎　　　7.1.1　DeZeroを使う　　　7.1.2　多次元配列（テンソル）と関数　　　7.1.3　最適化　　7.2　線形回帰　　　7.2.1　トイ・データセット　　　7.2.2　線形回帰の理論　　　7.2.3　線形回帰の実装　　7.3　ニューラルネットワーク　　　7.3.1　非線形なデータセット　　　7.3.2　線形変換と活性化関数　　　7.3.3　ニューラルネットワークの実装　　　7.3.4　レイヤとモデル　　　7.3.5　オプティマイザ（最適化手法）　　7.4　Q学習とニューラルネットワーク　　　7.4.1　ニューラルネットワークの前処理　　　7.4.2　Q関数を表すニューラルネットワーク　　　7.4.3　ニューラルネットワークとQ学習　　7.5　まとめ

　　8.1　OpenAI Gym　　　8.1.1　OpenAI Gymの基礎知識　　　8.1.2　ランダムなエージェント　　8.2　DQNのコア技術　　　8.2.1　経験再生（Experience Replay）　　　8.2.2　経験再生の実装　　　8.2.3　ターゲットネットワーク（Target Network）　　　8.2.4　ターゲットネットワークの実装　　　8.2.5　DQNを動かす　　8.3　DQNとAtari　　　8.3.1　Atariのゲーム環境　　　8.3.2　前処理　　　8.3.3　CNN　　　8.3.4　その他の工夫　　8.4　DQNの拡張　　　8.4.1　Double DQN　　　8.4.2　優先度付き経験再生　　　8.4.3　Dueling DQN　　8.5　まとめ
　　9.1　最も単純な方策勾配法　　　9.1.1　方策勾配法の導出　　　9.1.2　方策勾配法のアルゴリズム　　　9.1.3　方策勾配法の実装　　9.2　REINFORCE　　　9.2.1　REINFORCEアルゴリズム　　　9.2.2　REINFORCEの実装　　9.3　ベースライン　　　9.3.1　ベースラインのアイデア　　　9.3.2　ベースライン付きの方策勾配法　　9.4　Actor-Critic　　　9.4.1　Actor-Criticの導出　　　9.4.2　Actor-Criticの実装　　9.5　方策ベースの手法の利点　　9.6　まとめ
　　10.1　深層強化学習アルゴリズムの分類　　10.2　方策勾配法系列の発展アルゴリズム　　　10.2.1　A3C、 A2C　　　10.2.2　DDPG　　　10.2.3　TRPO、 PPO　　10.3　DQN系列の発展アルゴリズム　　　10.3.1　カテゴリカルDQN　　　10.3.2　Noisy Network　　　10.3.3　Rainbow　　　10.3.4　Rainbow以降の発展アルゴリズム　　10.4　ケーススタディ　　　10.4.1　ボードゲーム　　　10.4.2　ロボット制御　　　10.4.3　NAS（Neural Architecture Search）　　　10.4.4　その他の例　　10.5　深層強化学習の課題と可能性　　　10.5.1　実システムへの適用　　　10.5.2　MDPとして定式化する際のヒント　　　10.5.3　汎用人工知能システム　　10.6　まとめ
　　A.1　方策オフ型のモンテカルロ法の理論　　A.2　方策オフ型のモンテカルロ法の実装
　　C.1　過大評価とは　　C.2　過大評価の解決方法
　　D.1　方策勾配法の導出　　D.2　ベースラインの導出

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10章さらに先へ

私たちはこれまで強化学習について多くのことを学んできました。本書の前半では強化学習の基礎を学び、後半ではディープラーニングを使った重要な手法を見てきました。ここでは現代の深層強化学習として、さらに進んだアルゴリズムを紹介します。まずは深層強化学習の全体図を示し、その後に方策勾配法系列のアルゴリズムを、続いてDQN系列のアルゴリズムを見ていきます。

また本章では、深層強化学習のケーススタディとして重要な研究例を紹介します。囲碁や将棋などのボードゲーム、ロボット制御、半導体の設計など、社会で大きな成果をあげた例を紹介します。最後に深層強化学習の可能性や課題について議論し、本書を締めくくります。

10.1　深層強化学習アルゴリズムの分類

ここでは深層強化学習のアルゴリズムをタイプに応じて分類します。この分類方法は文献[20]を参考にしています。それでは、図10-1を見てみましょう。

図10-1　深層強化学習アルゴリズムの分類図

これから図10-1をもとに、深層強化学習のアルゴリズムの分類方法を説明します。まず大きな分かれ道は、環境のモデル——状態遷移関数 $p(s^\prime|s, a)$ と報酬関数——を使用するかどうかです。環境のモデルを使用しない場合をモデルフリー（Model-free）の手法、環境のモデルを使用する場合を ...