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SUMMARY:第40回 強化学習アーキテクチャ勉強会
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73875
 7?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nはじめに\n
 強化学習は環境に柔軟に適応する知能エージェントに
 おける基本機能と考えられます。近年は深層学習など
 のアーキテクチャとして、認識技術と組み合わされて
 自動運転などの実践的な場でつかわれれはじめており
 、さらにロボットなどにおいても今後は適用されてゆ
 くシーンが増えてゆくでしょう、こうした背景から、
 実践的な強化学習や，実世界で動かす強化学習（ロボ
 ット・自動運転），強化学習を部品として組み合わせ
 る（アーキテクチャ），といったトピックについて重
 視し情報共有する場として強化学習アーキテクチャ勉
 強会を開始しました。\n本勉強会において積極的に議
 論に加わっていただき、今後、論文紹介などの形で貢
 献いただけるかたの参加をお待ちしております。\n当
 勉強会の運営方針などについては、https://rlarch.connpass.c
 om/ を御覧ください。\n\nGoogle Group: https://goo.gl/xznKlY （
 注：KlYのIは「L」の小文字です）\nSlack: https://join.slack.c
 om/t/rlarch/shared_invite/MjM2Mzc3MDE1MzYyLTE1MDQ2MjIzNDItNjFmNmU2NWJlYg\
 nTwitter: #rlarch 勉強会のハッシュタグを作りました．コ
 メントや質問等にご活用ください．\n\n 会場の注意点
 ：\n\nDEEPCORE様のご厚意により，2019年4月から会場がKERNE
 L HONGO（ユニゾ本郷四丁目ビル 3F）となります．\n入室
 の際，参加者の把握のため，受付にて「お名前・ご所
 属・ご連絡先」を記入していただくことになりました
 （名刺をご提出いただく形でも構いません）．\n19：00
 頃になると正面口（本郷通り沿い）にロックがかかり
 ますので，もし19:00をすぎる場合には，裏側の階段か
 ら3階に上がって頂く形になります．\n\nご協力の程，
 よろしくお願いいたします．\nスケジュール\n\n19:15〜19
 :20  オープニング\n19:20〜20:10  タイトル：最新の多様な
 深層強化学習モデルとその応用\n\n講演概要：\n発表者
 ：今井翔太\n\n\nタイトル：最新の多様な深層強化学習
 モデルとその応用\n\n\nアブストラクト\n本発表では，
 近年のトップ会議(NIPS\, ICML\, ICLR)の論文を中心に，マ
 ルチエージェント，ゲーム理論，内発的報酬など，多
 様な学習方式を利用した最新の深層強化学習の研究事
 例について解説する．\nまた，最新の深層強化学習研
 究の応用事例としてDeepMindが開発したAlphaStar，OpenAIが
 開発したOpenAI Fiveなどについても，関連論文やゲーム
 自体の解説と共に紹介する．\n\n\n参考文献\nWorld Discover
 y Models　 https://arxiv.org/abs/1902.07685 \nSocial Influence as Intrin
 sic Motivation for Multi-Agent Deep Reinforcement Learning\nhttps://arxiv
 .org/abs/1810.08647\nEmergent Complexity via Multi-Agent Competition　 h
 ttps://arxiv.org/abs/1710.03748 \nOpen-ended Learning in Symmetric Zero-s
 um Games　 https://arxiv.org/abs/1901.08106 \nHuman-level performance in
  3D multiplayer games with population-based reinforcement learning https:
 //science.sciencemag.org/content/364/6443/859 …\nRe-evaluating Evaluati
 on　 https://arxiv.org/abs/1806.02643 \nA Unified Game-Theoretic Approac
 h to Multiagent Reinforcement Learning https://arxiv.org/abs/1711.00832 \
 nhttps://deepmind.com/blog/alphastar-mastering-real-time-strategy-game-st
 arcraft-ii/\nhttps://openai.com/blog/openai-five/#rapid\n\n
LOCATION:KERNEL HONGO 東京都文京区本郷4-1-4 ユニゾ本郷四丁
 目ビル 3F
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