深層強化学習と実装例
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牧野浩二 山梨大学工学部付属モノづくり教育実践センター准教授 西崎博光 山梨大学大学院総合研究部准教授 DLLAB 強化学習 Day 2021
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深層強化学習と実装例
- 2. 自己紹介（牧野 浩二） 所属： 山梨大学 工学部附属ものづくり教育実践教育センター 准教授 歩行ロボット 小学生ｘ人工知能 経歴 東京工業大学 卒 本田技術研究所 研究員 高度情報科学技術研究機構 研究員 東京工科大学 助教 山梨大学 地球シミュレータ（当時，世界最速） を用いた新奇ナノカーボン構造体 研究： 医療福祉ロボット 暗黙知の工学的解析 人工知能 まきの こうじ
- 3. 自己紹介（西崎 博光） 所属： 山梨大学 大学院総合研究部工学域（工学部メカトロニクス工学科） 准教授 経歴 2003.3 豊橋技術科学大学 卒 2003.4〜 山梨大学 2015.8〜2016.3 国立台湾大学 客員研究員 2016.4〜 山梨大学 准教授 研究： ディープラーニングを用いたマルチメディア情報処理の基礎研究と応用研究 ・認識分類系： 音声（音）認識，感情認識，AI-OCR（文字認識），画像認識 ・応用系 ： ぶどうの色判定や歩行解析（画像認識応用）， 電子ノート・技術伝承支援システム（音声認識応用）， 聞き耳インタフェース（音声認識応用），など にしざき ひろみつ
- 5. その他教材 実践！ Chainerとロボットで学ぶ ディープラーニング 深層学習（深層強化学習） https://www.nhk-ep.co.jp/nep-development-proposal- 4/ 小学生向けAIエンターテインメントコンテンツの開発 [2019年度 NHKエンタープライズ開発案件] https://ai.afrel.co.jp/chainer.html レゴ® マインドストーム® EV3×Chainer™ Preferred Network×アフレル NHKエンタープライズ×Tech Kids School
- 7. 目次 • 歴史と概要 • 強化学習とは • 深層学習とは • ロボットと学習 • 問題設定と利点 • 計算機と今後 原理を知ることで 問題設定をしやすく
- 8. 目次 • 歴史と概要 • 強化学習とは • 深層学習とは • ロボットと学習 • 問題設定と利点 • 計算機と今後 原理を知ることで 問題設定をしやすく
- 9. 深層学習の歴史 ニューラルネットワーク 深層学習 （ディープラーニング） ブレークスルー 深層学習の進歩 パーセプトロン 1960年代 1980年代 2000年代 2010年代 1990年代 イヌ ネコ ウサギ ネコ ①学習 ②テスト 1950年代 1940年代 ヘッブの シナプス強化法則 マッカロ・ピッツの ニューロンモデル 深層学習 学習スイッチ 回答スイッチ 反射型光センサ 青透明のふた LED 画像認識が人間レベルを超えた
- 13. 深層強化学習の応用例 • 建物の揺れ制御（ダンパーの動きを制御） • スマートグリッド（送電ネットワークの最適化） https://ledge.ai/reinforcement-learning/ • 運搬車などの自動運転 • エレベーターの最適化制御
- 14. 目次 • 歴史と概要 • 強化学習とは • 深層学習とは • ロボットと学習 • 問題設定と利点 • 計算機と今後 原理を知ることで 問題設定をしやすく
- 16. 強化学習とは学習の枠組み 良い状態と悪い状態だけ与えられ，それに至る行動を 獲得する学習が強化学習の考え方である。 有名な強化学習の種類 強化学習は学習方法の枠組みであり， それを実装するアルゴリズムが必要になる。 • Qラーニング • Sarsa • Actor-Critic法 • モンテカルロ法 原理を知ることで 問題を考案する際 のヒントとなる
- 17. Qラーニング（１人の意思決定） 電源ボタン 餌ボタン 電源OFF 0 0 電源ON 0 0 Q値によって行動を決定 電源ボタン 餌ボタン 電源OFF 0 0 電源ON 0 0.5 電源ボタン 餌ボタン 電源OFF 0.225 0 電源ON 0 0.5 餌を得る 餌を得る直前の状態になる 更新方法 報酬によりQ値が変化 Q値の伝播によりQ値が変化
- 18. Qラーニング（１人の意思決定） MINT MINT MINT 開ける （𝑎 = 0, 𝑟 = 0） 傾ける （𝑎 = 2, 𝑟 = 1） 閉める （𝑎 = 1, 𝑟 = 0） ミント菓子がある ミント菓子がない 閉じている（𝒔 = 𝟎） 開いていて， 開いていて， 報酬あり ミント菓子がある（𝒔 = 𝟏） ミント菓子がない（𝒔 = 𝟐） 開ける 閉める 傾ける 閉じている 0.8 0.1 0.3 空いている（ミントあり） 0.2 0.2 0.9 空いている（ミントなし） 0.4 0.6 0.5 ミントタブレットを食べる問題 値が大きい行動が選ばれる
- 19. Qラーニング（２人の意思決定） 0 1 2 3 4 5 6 7 8 なし：０ 〇 ：１ × ：２ 〇 × 1 × 30 + 0 × 31 + 0 × 32 + 0 × 33 + 2 × 34 + 0 × 35 + 0 × 36 + 0 × 37 + 0 × 38 = 163 状態を数で表す 〇 × 1 × 30 + 1 × 31 + 0 × 32 + 0 × 33 + 2 × 34 + 0 × 35 + 2 × 36 + 1 × 37 + 2 × 38 = 16933 × 〇 〇 × 19682 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 1 ・・・ 19682 場所の番号と記号の番号 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 1 ・・・ 19682 〇プレーヤーのQテーブル ×プレーヤーのQテーブル
- 20. Qラーニング（２人の意思決定） 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5 0.0 0.0 0.0 0.0 1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.7 0.0 0.0 0.0 0.0 ・・・ 19682 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 1 2 3 4 5 6 7 8 〇 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 0.5 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ・・・ 19682 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 〇プレーヤーのQテーブル ×プレーヤーのQテーブル 0 1 2 3 4 5 6 7 8 〇 0 1 2 3 4 5 6 7 8 〇 × 状態: 0 状態: 1 行動： 0番に打つ 行動： 4番に打つ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 1 2 3 4 5 6 7 8 〇 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 0.5 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ・・・ 16933 -0.1 -0.2 0.8 0.0 0.0 0.0 -0.2 -0.1 -0.2 ・・・ 19682 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 〇プレーヤーのQテーブル 状態: 16933 行動： 2番に打つ 〇 × × 〇 〇 × 〇 × × 〇 〇 × 〇の勝ち
- 22. 目次 • 歴史と概要 • 強化学習とは • 深層学習とは • ロボットと学習 • 問題設定と利点 • 計算機と今後 原理を知ることで 問題設定をしやすく
- 24. ニューラルネットワーク 𝑥1 𝑥2 1 ℎ1 1 ℎ2 ℎ3 𝑦1 𝑦2 入力層 中間層 出力層 𝑦1 𝑦2 ℎ1 𝑚 1 ℎ2 𝑚 ℎ3 𝑚 ℎ𝑛𝑚 1 𝑥1 𝑥2 1 ℎ1 1 1 ℎ2 1 ℎ3 1 ℎ𝑛1 1 入力層 出力層 中間層 𝑥𝑛𝑥 𝑦𝑛𝑥 𝑥1 𝑥2 1 𝑦1 𝑦2 入力層 出力層 パーセプトロン（1960年代） ニューラルネットワーク（1980年代） 深層学習（2000年代） ニューラルネットワーク 深層学習 （ディープラーニング） ブレーク スルー 深層学習の進歩 パーセプトロン 1960年代 1980年代 2000年代
- 26. パーセプトロンにできたこと 学習スイッチ 回答スイッチ 反射型光センサ 青透明のふた LED 1000 千円 1000 日本銀行券 5か所の色の濃さ（明るさ）を測る 明るさ 位置 1985～90年ごろ 「お札の分別機（パーセプトロン）」 これらにより新しい価値が生まれた。 • 深層学習の原理を知り、 • 課題をその原理に合わせて簡略化し、 • 適切な前処理、後処理が必要
- 27. 強化学習と深層強化学習 迷路 𝑦1 𝑦2 ℎ1 𝑚 1 ℎ2 𝑚 ℎ3 𝑚 ℎ𝑛𝑚 1 𝑥1 𝑥2 1 ℎ1 1 1 ℎ2 1 ℎ3 1 ℎ𝑛1 1 入力層 出力層 中間層 𝑥8 𝑦8 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 1 2 3 4 5 6 7 8 〇 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 0.5 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ・・・ 16933 -0.1 -0.2 0.8 0.0 0.0 0.0 -0.2 -0.1 -0.2 ・・・ 19682 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 〇プレーヤーのQテーブル 状態: 16933 行動： 2番に打つ 〇 × × 〇 〇 × 〇 × × 〇 〇 × 1 2 3 4 5 6 7 8 0 1 2 3 4 5 6 7 8 〇 × × 〇 〇 × 1 1 0 0 0 2 2 1 2 〇 〇 〇 × × × 0.1 0.1 0.8 0.3 0.2 0.1 0.1 0.2 0.1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 〇 行動： 2番に打つ 〇 × × 〇 〇 ×
- 30. 目次 • 歴史と概要 • 強化学習とは • 深層学習とは • ロボットと学習 • 問題設定と利点 • 計算機と今後 原理を知ることで 問題設定をしやすく
- 36. 目次 • 歴史と概要 • 強化学習とは • 深層学習とは • ロボットと学習 • 問題設定と利点 • 計算機と今後 原理を知ることで 問題設定をしやすく
- 37. 向く・向かない問題 向く問題 向かない問題 • 良い状態が一意に決まらない問題 • 環境とのインタラクションがない問題 • 良い状態が明確な問題 • 環境が行動によって変化する問題 病気の診断、天気予報、文書作成など ロボットの動作、対戦ゲーム、テレビゲーム 問題設定が難しい
- 38. 深層強化学習の問題点と利点 学習前の問題 • 問題設定が難しい • 報酬の与え方 学習中の問題 • 学習中は危なくて使えない • 学習に時間がかかる • シミュレーションとの整合性 • 学習の収束性がない • 必ずしも収束結果が一意に決まらない 学習後の問題 • 安全性の確保 • 人間の想定外の行動 利点 人間活動との親和性が高い
- 39. 目次 • 歴史と概要 • 強化学習とは • 深層学習とは • ロボットと学習 • 問題設定と利点 • 計算機と今後 原理を知ることで 問題設定をしやすく
- 43. まとめ • 歴史と概要 • 強化学習とは • 深層学習とは • ロボットと学習 • 問題設定と利点 • 計算機と今後 原理を知ることで 問題設定をしやすく
- 44. 共同研究について 牧野の研究分野 西崎の研究分野 連絡先： 山梨大学 社会連携・知財管理センター • 医療福祉ロボット • 暗黙知の工学的解析 • 人工知能 kohjim@yamanashi.ac.jp hnishi@yamanashi.ac.jp renkei-as@yamanashi.ac.jp ディープラーニングを用いたマルチメディア情報 処理の基礎研究と応用研究 • 認識分類系：音声（音）認識，感情認識，AI- OCR（文字認識），画像認識 • 応用系：ぶどうの色判定や歩行解析（画像 認識応用），電子ノート・技術伝承支援シス テム（音声認識応用），聞き耳インタフェース （音声認識応用），など アンケートのお願い