Intoduce the paper that titlted "Playing Atari with deep reinforcement learning"

1. 論文紹介
“Playing Atari with Deep Reinforcement Learning”
2014年6月3日（火）塚原裕史
https://sites.google.com/site/deeplearningworkshopnips2013/accepted-papers
Deep Learning Workshop NIPS 2013

2. Summary
• この論文の貢献
– 最近、発展が目覚ましいDeep LearningとQ-Learning的
な方法を融合した新しい強化学習の方法を提案
• そのメリット
– Deep networkにより、特徴量や戦略を手で与えること
なく自動獲得される（Model-Free）
• その効果
– ビデオゲームに適用してみたら、な、なんと、従来
手法を凌駕する性能を実現（人をも超える場合があ
り、びっくり！）

3. Atari 2600
http://nonciclopedia.wikia.com/wiki/Atari_2600

4. • Atari 2600 Emulator
Stella http://stella.sourceforge.net/docs/index.html#Games

5. Supervised Learning
vs
Reinforcement Learning

6. Supervised Learning (狩猟文明)
• 狩猟の技は伝授され、行動の結果は即時に得る

7. Reinforcement Learning (農耕文明)
• 愛情を注ぎ、紆余曲折の後、恵みが得られる
？

8. • 教師付き学習
→ ナンパ
• 強化学習
→ 恋愛
男女で例えるなら・・・

9. Deep Learning and
Reinforcement Learning

10. Deep Learning and RL
• モチベーション
– 最近のDeep Learningの発展の恩恵に肖りたい
• 課題
– Deep Learningの方法をそのままでは適用できない
• 正解データが作れない（遅延報酬）
• 学習データ間に高い相関がある
• データの発生源の分布が学習過程で変化する
• データがスパース（似た経験を何度も繰り返さない）
– Model-Free RL with Q-Learningの問題
• Nonlinear value function approximation and off-policy
Learning could cause divergence.

11. • 最近の発展
– Gradient temporal-difference methodにより、その発散
の問題が部分的に解消できることが証明された(2009)
– Experience replay technique (1993)により、学習データ
がスパースである問題に対処

12. Deep Reinforcement Learning

13. • TD-Gammon (G. Tesauro, 1995)
History
http://www.bkgm.com/articles/tesauro/tdl.html

14. • 観測空間
– Atariのゲーム画面の画像
• アクション
–
• 状態空間
–
• 報酬
–
この論文でのModel
1 1 2 1, , , ..., ,t t ts x a x a x
 1,2, ,ta A K 
T
t t
t t
t t
R r 


 
tx

15. • 過去の履歴全体（無限長）が状態の信念と同等
とみなせばPOMDPとなるだろう。
• しかし、エミュレーターは、必ず有限回の操作
でゲームが完了すると考えられる（仮定する）
ので、履歴は有限長となり、全ての状態間の遷
移を考えることでMDPとみなすことができる。
POMDP or MDP？
観測
信念
危険 安全
戦況

16. • Optimal Value Function
• Bellman equation
Optimal Value Function
 *
, max , ,t t tQ s a E R s s a a

    
   * *
, max , ,s
a
Q s a E r Q s a s a 

   
 

17. • Solving Bellman equation iteratively
– Converges to optimal value function as I goes to infinity
• 問題
– すべての 毎に、上の式を解く必要がある
Q-Learning
   1 , max , ,i s i
a
Q s a E r Q s a s a 

   
 
 ,s a

18. • Parameterizing the value function
– 価値関数を関数近似して、 全体に汎化させる
• Q-Network
– 関数近似にDeep Networkを使う
– 今回、状態量（入力）が画像なので、CNNを使う
• 特徴量が自動的に学習される
Approximate Value Function by Q-Network
   *
, ; ,Q s a Q s a 
 ,s a

19. • Deep Q-Learning Loss function
– Off-policy sampling: Behavior distribution
• ε-greedy探索（on-policyとランダムサンプルの組合せ）
• Remarks
– 学習データでありながら、出力がパラメタに依存しているのが
特徴的
Deep Q-Learning
      
2
, 1 , ;i i s a i iL E y Q s a  
    
   1 1max , ; ,i s i
a
y E r Q s a s a   

   
 
 ,s a
 arg max , ;
a
a Q s a 

20. • Gradient of Loss Function
Minibatch Update
        , 1max , ; , , ; , ; ,i ii i s a s s i i i
a
L E E E r Q s a s a Q s a Q s a s a          

              

21. • 学習データとして、過去に経験したことを蓄え
ておき、何度も利用する
– ローカルなエピソード
– Replay memory
Experience Replay
 1, , ,t t t t te s a r s 
1 2, , , ND e e e

22. Algorithm
※画像は粗視化して処理を軽くしておく

23. • 画像の切り出しと粗視化
– 計算を軽くする
– 既存プログラムをそのまま利用
• 固定長の履歴で近似
– 入力データのサイズを揃える(過去の４フレーム)
– データ間の相関を低下させる効果
実際の学習における工夫

24. • Training and Stability
Experiments

25. • Frames and Predicted Value Functions
Experiments

26. • Performance
Experiments

27. • Introduced a new deep learning model for
reinforcement Learning
– Demonstrated its ability to master difficult policies for
Atari 2600 computer games
• Also presented a variant of online Q-learning that
combines stochastic minibatch updates with
experience replay memory
– Ease the training of deep networks for RL
Conclusion

28. • 従来技術にはすべて勝っているが、人に勝てる
ゲームは、単純な物ばかりな気がする。
– 囲碁とかに適用してみたらどうなるか？（試してみ
たいが）
• 報酬が環境から明確に得られない問題へ適用す
るには、どのように行えば良いだろうか？
– 報酬自体もDeep Learning?
• POMDPの近似解法としても使えないか？
– 過去の履歴を信念の代用にして
– 中間層に信念分布相当の物が形成される？
所感