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PENGUIN AI ML-Agents
- 3. 学習は Python上(のTensorFlow)で行います。 実行は Unity上(のTensorFlowSharp)で行えます。 3 ML-Agentsの構成 python も TensorFlow も触りません Pythonで 学習を実行 Unity Agentを実装 Brainが学習モデルを持つ
- 5. ⓪ サンプルは実行できるようにしておきます ① ML-Agentsをコピーします ② TensorFlowSharpアセットをインポートします（※1） ③ Academy, Brainを手順通りに作成します（※2） ※1 https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/master/docs/Using-TensorFlow-Sharp-in-Unity.md ※2 https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/master/docs/Learning-Environment-Create-New.md 5 ML-Agentsを自分のプロジェクトに取り込む
- 6. 6 Agentを作成する Agent Brain/ Academy 行動 行動の 実行 報酬/ ゴール 状況 学習 モデル ① 行動を選択するための状況を与えます ② Brainで決定された行動を実行します ③ 行動の貢献度を決める報酬を与えます ④ エピソードの終わりを教えるゴールを教えます
- 8. 8 Agentのコード public class PenguinAgent : Agent { void Start() { } public override void AgentReset() { } public override void CollectObservations() { AddVectorObs(rBody.velocity.x); } public override void AgentAction(float[] vectorAction, string textAction) { AddReward(1.0f); Done(); } } 環境からアクションを 受け取って実行します報酬とゴールを環境 に教えます ゴール後のリセット 処理を書きます 環境にAgentの 状況を教えます
- 9. 【学習】 ① BrainのBrain TypeをExternalにする ② python learn.py –run-id=XXX –train ③ Unityで実行 (Time.timeScale=100にします) 【実行】 ① 生成されたモデルファイルをUnityプロジェクトにコピー ② BrainのBrain TypeをInternalにして、コピーしたモデルファイ ルを参照 ③ Unityで実行 9 学習＆実行 おしまい
- 10. 状況：ターゲットの種類, ターゲットとの位置, 疲れ 行動：Enum値でアクション実行 報酬：ターゲットに近づく(+), ドーナツ持つ(+), ドーナツ置く(+) ゴール：なし 10 PENGUIN AIでやってみました
- 14. ML-Agentsをダウンロードして1日で動かせました。 とてもかんたんな環境です。 機械学習というと難しそうですが、要は、こういうことです。 出力値 = f( 入力値 ) ぜひいろいろ試してみてください。 14 とにかくかんたん！はじめよう！
- 15. Unity Machine Learning Agents Toolkit https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents これから強化学習を勉強する人のための「強化学習アルゴリズム・マップ」と、実装例まとめ https://qiita.com/sugulu/items/3c7d6cbe600d455e853b 【強化学習】実装しながら学ぶPPO【CartPoleで棒立て：1ファイルで完結】 https://qiita.com/sugulu/items/8925d170f030878d6582 深層強化学習：ピクセルから『ポン』 – 前編 https://postd.cc/deep-reinforcement-learning-pong-from-pixels-1/ プルプルしている倒立振子を安定させる話 http://ensekitt.hatenablog.com/entry/2018/01/22/200000 Unity ML-Agentsのサンプルを動かす https://qiita.com/hiraokusoy/items/f18fbaa1c4613154f73b 15 References