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強化学習

強化学習とは、ある環境下のエージェントが現状を推測し行動を決定することで報酬を獲得するという見解から、その報酬を最大限に得る方策を学ぶ機械学習のことを指します。問題解決時に得る報酬が選択結果によって変化することで、より良い行動を選択しようと学習する点が特徴です。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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機械学習 複数の学習データからデータセットの作成方法

programming

総合スコア476

強化学習

強化学習とは、ある環境下のエージェントが現状を推測し行動を決定することで報酬を獲得するという見解から、その報酬を最大限に得る方策を学ぶ機械学習のことを指します。問題解決時に得る報酬が選択結果によって変化することで、より良い行動を選択しようと学習する点が特徴です。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2018/09/13 12:36

DQNを使って、ゲームのソルバーを作ろうとしています。
陣取りのボードゲームで、マスごとに点数が割り振られており、多くのマスを獲得したプレーヤーが勝ちとなります。
また、ボードの大きさが可変なので、小さいものについては、0で埋めようと思っています。

多数の対局データを生成し、局面の状況とそのゲームの勝ち負けから教師あり学習のように学習させようとしています。
マスごとの点数は対局ごとに、陣形とプレーヤーはターンごとにファイルに保存しています。

入力データ
  • マスごとの点数
  • 陣形
  • どのプレーヤーのターンか
教師データ
  • 勝ち負け

この時、入力データは複数あり、大きさもバラバラです。
どのようにデータセットを作成すればよいのでしょうか。

インターネットで調べてみると、以下のような方法があるようです。

  • 複数のデータを結合させて、一つの入力データを作る
  • モデルに複数種類のデータを入力し、ネットワーク内でうまいこと結合させて、ひとつの結果を求める

今回の場合は、どちらの方が良いとかはありますか。
また、他に方法はありますでしょうか。

環境

Python
PyTorch

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ベストアンサー

画像とそれ以外の1次元データというのであれば、画像は畳み込みするので入力は分けますが、全部1次元のデータであれば、マージして1つの入力層に流していいではないでしょうか。
以前17種類の異なる入力値をマージして1つの入力層に流して試したことがありますが、それで学習はうまくいきました。

投稿2018/09/13 13:00

tiitoi

総合スコア21956

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programming

2018/09/13 13:52

入力が盤面データという明らかに画像なので、入力は分けた方が良さそうですね。 訳がわからなくなって、全部一つにまとめようと試行錯誤していましたが、考えが整理されました。 ありがとうございます。 データの種類によってはマージしてもうまくいくということで、この方法も興味深いです。また機会のあるときに試してみようと思います。
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