はじめに
『ゼロから作るDeep Learning 4 ――強化学習編』の独学時のまとめノートです。初学者の補助となるようにゼロつくシリーズの4巻の内容に解説を加えていきます。本と一緒に読んでください。
この記事は、各節の記事のリンクページです。
【前巻の内容】
【今巻の内容】
記事一覧
1章 バンディット問題
真の期待値と推定期待値(標本平均)を計算してグラフで確認します。
簡単なスロットマシン(バンディット)とプレイヤー(エージェント)のクラスを実装して、バンディット問題を解きます。
非定常問題に対応したスロットマシン(バンディット)とプレイヤー(エージェント)のクラスを実装して、非定常バンディット問題を解きます。
2章 マルコフ決定過程
MDPの問題設定を確認します。
3章 ベルマン方程式
基本的な確率の話です。
状態価値関数についてのベルマン方程式を確認します。
行動価値関数についてのベルマン方程式を確認します。
最適な方策を得るための計算を確認します。
4章 動的計画法
2マスのグリッドワールドで反復方策評価を行います。
3×4マスのグリッドワールドのクラスを確認します。
反復方策評価を実装して、状態価値関数を求めます。
方策反復法を実装して、最適方策を求めます。
価値反復法を実装して、最適状態価値関数と最適方策を求めます。
5章 モンテカルロ法
方策オフ型のモンテカルロ法を用いて状態価値関数を推定します。
方策オフ型のモンテカルロ法を用いて行動価値関数を推定します。
方策オン型のモンテカルロ法を用いて行動価値関数を推定します。
6章 TD法
TD法を用いて状態価値関数を推定します。
SARSAを用いて行動価値関数を推定します。
Q学習を用いて行動価値関数を推定します。
7章 ニューラルネットワークとQ学習
DeZeroについては3巻を参照してください。
DeZeroを利用して、ニューラルネットワークを実装します。
ニューラルネットワークを用いてQ学習を実装します。
8章 DQN
gymライブラリを確認します。
DQNを実装して学習します。
この続きを自分で実装してみたくちょっと調べてます。
9章 方策勾配法
ちょっと待って。
参考文献
- 斎藤康毅『ゼロから作るDeep Learning 4 ――強化学習編』オライリー・ジャパン,2022年.
- サポートページ：GitHub - oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4
おわりに
- 2022/05/04
これまでのように独習ノートを作りながら読み進めます。現在は1～3章をまとめ中です。1～3巻を読んでる必要はなさそうですね。
- 2022/05/26
3章まで書き終わりました。プログラミングが少なく数式弄りが多くて大変ですね。思ったより時間がかかりました。これから4章に進みます。
- 2022/06/08
4章の内容をまとめ終わりました。似通った名前と手法なので色々混乱しましたが、丁寧に本を読み返すとちゃんと解説されていました。本を読みましょう繰り返し何度も、反復が大事です。
- 2022/11/04
5章の内容を書き終わりました。収益がだったり
だったりなど表記がふわふわしてることがあるのですが、読み(書き)終えるまで書き分けている理由が分かりませんでした。どの時刻でも共通する計算では、一般化するため添字を書いていないのだと思います。2周目を読むときに修正できればと思います。あと概ね「計算式の導出」「エージェントの実装」「状態・行動価値関数の推定」の3段階で構成されるのですが、記事によって3つともあったり2つしかなかったりなので、全章を通して統一できるように再構成できればと思います。
- 2022/11/11
6章の内容を書き終わりました。これまでの伏線回収感があって解いてて気持ちよかったです。この章ラストのQ学習がメインテーマの入り口の様です。そして次からはいよいよニューラルネットですね。
- 2022/11/17
7章の内容を書き終わりました。8割方が3巻の復習だったのでサクっと終わりました。次からがこの本のメインディッシュっぽいですね？
