ディープラーニングの最新動向 強化学習とのコラボ編②　DDQN

2016/6/24 株式会社ウェブファーマー

大政　孝充

今回取り上げるのはこれ

[1]H. V. Hasselt, et al. “Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning” arXiv:1509.06461, 2015. と、そのもとになってる論文 [2]H. V. Hasselt. “Double Q-learning” Advances in NIPS, 23:2613-26212015. DQNを改良し、ゲームでさらなる高得点を叩き出した！

もともとのDQNはこれ

[3]V. Mnih, K. Kavukcuoglu, D. Silver, A. Graves I. Antonoglou, D. Wierstra, M. Riedmiller. “Playing Atari with Deep Reinforcement Learning” arXiv:1312.5602, 2013. もしくは [4]V. Mnih, et al. “Human-level control through deep reinforcement learning” nature, 2015.

DQNの解説は

DQNの解説に関しては、[3]塚原裕史氏「論文紹介　Playing Atari with Deep Reinforcement Learning」 http://www.slideshare.net/htsukahara/paper-intoduction-playing-atari-with-deep-reinforcement-learning や[4]藤田康博氏「Playing Atari with Deep Reinforcement Learning」 http://www.slideshare.net/mooopan/ss-30336609 あるいは[5]私の「ディープラーニングの最新動向　強化学習とのコラボ編①　DQN」 http://www.slideshare.net/ssuser07aa33/introduction-to-deep-q-learning などを参考にして下さい

今回はここだけ解説

①DQNの何が問題か ②DQNをどう改良してDDQNとしたか

①DQNの何が問題か ②DQNをどう改良してDDQNとしたか

まず①番

DQN（2013ヴァージョン）のアルゴリズム

[3] より

DQN（2013ヴァージョン）のアルゴリズム

[3] より

actionを選択するための モデル（　）とactionを評価するためのモデル（　）が同じ

θ

θ

actionを過大評価 してしまう

詳細は[2]参照

DQN（natureヴァージョン）のアルゴリズム

[4] より

DQN（natureヴァージョン）のアルゴリズム

[4] より

　はたまに(C steps）　　に更新される Q∧

Q

DQN（natureヴァージョン）のアルゴリズム

[1] より

　　の各action value算出として、たまに更新されてる　　を使用する

φ j+1

Q∧

DQN（natureヴァージョン）のアルゴリズム

[1] より

よって行動を選択するためのaction value（　 ）と行動を評価するためのaction value（　 ）は微妙に違う

Q∧

Q

actionの過大評価は若干削減された？

もっと削減するには・・・ DDQN！

次に②番

①DQNの何が問題か ②DQNをどう改良してDDQNとしたか

DDQNだとここを変更する

[4] より

rj +γQ∧

φ j+1, argmaxa '

Q φ j+1,a ';θ( );θ −⎛⎝⎜

⎞⎠⎟

こうする

これを

まず　　に　　 を入力して出た action value の中で最大となる　　を選択する 次に　　に　　 を入力するして出た action value　　のうち、　　に対応するものを選択する

　　に　　 を入力して出た各 action value 　　の中で最大のものを採用 rj +γmaxa ' Q

∧

φ j+1,a ';θ−( )

actionの評価を変更する

rj +γQ∧

φ j+1, argmaxa '

Q φ j+1,a ';θ( );θ −⎛⎝⎜

⎞⎠⎟

φ j+1

Q∧

θ −

φ j+1 Q

φ j+1

a '

a '

Q∧

θ

θ −

過大評価はかなり削減される！？

終わり