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  • RTL(Real Time Strategy)系 “SC2LE” スタークラフト2の学習環境 https://t.co/7wXsIPwPdB minecraft環境”malmo” https://t.co/XIryujoPTb #GDMeetup ->
  • 以上が「OSS強化学習向けゲーム環境の動向」森田想平さん 続いて「OSS強化学習フレームワークの動向」辻本貴昭さん #GDMeetup ->
  • 「Coach」 プリセット(学習ステップ, 報酬など学習アルゴリズムのハイパーパラメータ, グラフマネージャ)を記述してツールから実行 レベルマネージャ、マルチエージェント、階層化もできる。 Observe, Act, Train… https://t.co/QuSfDM89NY ->
  • “RLLib” 実験設定はyamlで書く。Coachに比べてかなりシンプル。学習の終了は報酬の平均か学習時間で終了設定できる。 Rayの概念が特徴的で get(), put(), remote() をよく使う。 OpenAI Gy… https://t.co/JOZsSDeTcq ->
  • RT @keno_ss: 「フレームワークの思想の違い. 統合フレームワーク型: Coach, RLib. 参考実装型: ChainerRL, Keras-RL, Dopamine, StableBaseline. 番外編: Horizon (ゲーム QA, バランス調整の文脈… ->
  • “Chainer-RL” Experiments, Evaluation, Agent, Model, Wrapperという構成。 メリット:実装されているアルゴリズムが多い、読みやすい デメリット:コマンドライン引数で実験設定を… https://t.co/wDRDBmdQ6x ->
  • “Keras-RL” Agent, Model, Processorというモデル。 ログがjsonで読みづらい→Matplotlibを使って可視化 メリット:ネットワークの変更しやすい実装読みやすい デメリット:実装されているアル… https://t.co/27UQ4MKFbm ->
  • “StableBaseline” Tensorboard Agent = model アルゴリズムを定義してループを回す Policy ネットワークを定義 多層パーセプトロン、畳み込み、LSTM EnvWrapper:環境を… https://t.co/XHSrYw16Kg ->
  • Google “Dopamine” ・tensorFlow使える ・ドキュメント少なすぎ https://t.co/seC3KnA0wh 結論としては 「ChainerRL, StableBaselineから使うと良さそう」 な… https://t.co/wpVuWCm3at ->
  • 続いて「強化学習の基礎的な考え方と問題の分類」甲野 佑さん(DeNA) 母校の東京電機大学で講義していらっしゃるらしい https://t.co/IXKV3P7FXf #GDMeetup ->