第17回 強化学習アーキテクチャ勉強会

はじめに

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。

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。

当勉強会の運営方針などについては、https://rlarch.connpass.com/ を御覧ください。

• Google Group : https://goo.gl/xznKlY （注：KlYのIは「L」の小文字です）
• Slack : https://join.slack.com/t/rlarch/shared_invite/MjM2Mzc3MDE1MzYyLTE1MDQ2MjIzNDItNjFmNmU2NWJlYg

スケジュール

• 18:50 〜18:55 オープニング
• 18:55〜20:10 講演："Composable Deep Reinforcement Learning for Robotic Manipulation"（発表・質疑応答75分）

※ 19:00にビル入り口が施錠されるため、19時以前に起こしください（万が一19時を過ぎてしまった場合はインターホンにてご連絡ください）

講演概要：

• 発表者： 山田 真徳

• タイトル： 論文紹介：Composable Deep Reinforcement Learning for Robotic Manipulation

• アブストラクト：
  Soft Q-Learning (SQL) で作られたPolicyは組み合わせることで新しいタスクをとくことができる性質がある(compositionality)。その証明を追う。

• 参考文献 ：
  [1] T. Haarnoja, et al., "Composable Deep Reinforcement Learning for Robotic Manipulation"
  https://arxiv.org/abs/1803.06773