強化学習

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Brax:Colabで大規模分散システムを凌駕する強化学習用物理シミュレーションエンジン(3/3)

1.Brax:Colabで大規模分散システムを凌駕する強化学習用物理シミュレーションエンジン(3/3)まとめ ・BraxはCPUだけで実行しても従来の一般的な環境に比べて1桁以上高速に動作する ・Braxは高速で規模拡大可能な強化学習と...
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Brax:Colabで大規模分散システムを凌駕する強化学習用物理シミュレーションエンジン(2/3)

1.Brax:Colabで大規模分散システムを凌駕する強化学習用物理シミュレーションエンジン(2/3)まとめ ・Braxは「シミュレーション時に分岐が発生しない」ことを保証する事で効率化を実現 ・計算が厳密に同じであるため複雑さを軽減で...
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Brax:Colabで大規模分散システムを凌駕する強化学習用物理シミュレーションエンジン(1/3)

1.Brax:Colabで大規模分散システムを凌駕する強化学習用物理シミュレーションエンジン(1/3)まとめ ・強化学習は単純なタスクでも習熟するために数百万から数十億のデータが必要になる ・大規模分散システムを使えば迅速に強化学習をト...
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深層強化学習研究の計算コストの削減(2/2)

1.深層強化学習研究の計算コストの削減(2/2)まとめ ・従来の制御環境ではRainbowの論文と異なり分散RLは単体では性能向上に貢献しなかった ・Rainbowに採用された各アルゴリズムの貢献度は適用環境ごとに異なる可能性がある ...
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深層強化学習研究の計算コストの削減(1/2)

1.深層強化学習研究の計算コストの削減(1/2)まとめ ・Rainbowは深層強化学習飛躍のきっかけとなったDQNに更に様々な改良を加えたアルゴリズム ・強化学習で論文掲載レベルの検証を行うためにはGCP換算で500万円の高いコストが必...
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