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Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

OpenAI Gym

OpenAI Gymは、強化学習を開発・強化するためのシミュレーション環境です。強化学習における実験や評価環境などを標準化し提供することを目的としています。さらに、結果をアップロードしたり、他の人の実行結果や実装を見ることも可能です。

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。

Keras-RL

Keras-RLは、Kerasを用いてDQNなどの深層強化学習アルゴリズムを実装したライブラリです。学習する強化学習の環境をOpenAI Gymのインターフェースに準じて作成することが必要です。

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OpenAI Gym MultiDiscreteのaction

yukmsd

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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。

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投稿2021/08/18 11:47

OpenAI GymのMultiDiscrete()を使用したいのですが、うまく動作しません。

例えば、以下のURLのコードを例に取りますと、
https://qiita.com/inoory/items/e63ade6f21766c7c2393
ここで、gym.spaces.Discrete()をgym.spaces.MultiDiscrete()に変更します。
すると、actionはlist形式のものが返ってくることを期待しますが、実際print(action)をしてみますと、int型が返ってきます。
なぜでしょう。
MultiDiscreteの使い方をご存じの方がいらっしゃいましたら、ぜひともご教授ください。

####補足
env.action_space.sample()でランダムな値を生成するとちゃんとlist型が返ってきます。dqn.fit()で動かすと、int型が返ってくるのです。

####参考コード
https://github.com/openai/gym/blob/master/gym/spaces/multi_discrete.py

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