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Rainbow
- 1. Rainbow：Combining Improvements in DeepReinforcement Learning NN論⽂を肴に酒を飲む会#5 22 Slides arXiv:1710.02298
- 2. もくじ 2 • ⾃⼰紹介 • 紹介論⽂概要 • 論⽂紹介 – 背景 – DQN概要 – Rainbowに使⽤されている各⼿法の概要 – 実験結果 • まとめ
- 3. ⾃⼰紹介 3 • 名前 – 吉永 尊洸（@tekenuko） • 職業 – データサイエンティスト（仮） • 素粒⼦論→データ分析コンサル→事業会社 • ブログ – http://tekenuko.hatenablog.com • 趣味 – リアル脱出ゲーム
- 4. 紹介論⽂概要 4 • 著者 – Hessel et al. （DeepMindの⼈たち） • AAAI 2018 • 概要 – DQNまわりの発展を詰め込んだモデルを提案 • Double DQN, Prioritized replay, Dueling networks, Multi-step learning, Distributed RL, Noisy Nets – 2017/10時点でState of the Artを達成 – 各⼿法の寄与を実験的に評価 • Prioritized replay, Multi-step learningが重要そう • 選定理由 – パフォーマンスの図にグッときた
- 5. 背景 5 • 強化学習が近年多くの成功をおさめている – きっかけは、Deep-Q Network（DQN） – Atari2600といったレトロゲームでは、⼈間に 近い性能を獲得 – DQNをきっかけに、多くの拡張が提案され、 State of the Art（SoTA）の更新が続いている
- 6. • エージェントが環境と相互作⽤しながら、 より良い⾏動の仕⽅を学ぶ • 累積の報酬を最⼤化するように、⾏動の 指針（⽅策）を最適化する 強化学習6 ⾏動 状態 報酬 状態 報酬エージェント 環境 割引率（0~1）
- 7. Q-learning 7 • ⾏動の価値をあらわす関数（⾏動価値関数） を更新することで、最適⽅策に近づける • 最適⾏動価値関数と最適⽅策 • 更新則
- 8. DQN概要 8 • ⾏動価値関数をDNNで近似（）し、 教師ありのように学習をおこなう ゲーム画⾯ （状態） 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） …
- 9. DQNの⼯夫 9 • CNNを利⽤（ゲーム画⾯を⼊⼒）、ゲーム間 で⼊⼒・中間層を共有 – パラメータを減らし過学習を緩和 • Target network – ⽬的関数の収束を安定化させるために、⼀定期間 パラメータを固定 • Experience replay – ⼊⼒間の相関による学習の偏りを緩和するために、 直近の体験から⼀様乱数でサンプリングして学習 Target的な部分
- 10. DQN以降の発展 10 • DQN（Mnih+2015）以降、様々な拡張が提案 – Double DQN（Hasselt+ 2016） – Prioritized replay（Schaul+ 2015） – Dueling network（Wang+ 2016） – Multi-step learning（Sutton 1998, アイデアは前からあった） – Distributed RL（Bellemare+ 2017） – Noisy Nets（Fortunaro+ 2017） • Rainbowでは上記の⼿法を合体
- 11. Double DQN 11 • 最適⾏動の決定と評価するQ関数を分ける • ⾏動の過⼤評価を防ぐ働きがある – 関数近似の近似誤差がある状態でmaxをとると、過⼤ 評価される⾏動があるかもしれない パラメータ を持つqで⾏動の決定と評価をおこなう ⾏動の決定はパラメータ を持つqでおこなう 評価はパラメータ をもつqでおこなう
- 12. Prioritized replay（優先度付き体験再⽣） 12 • 学習の余地の⼤きいデータを優先的にサンプル – 学習の余地の⼤きさ＝TD誤差の⼤きさ • Atari2600の41/49ゲームでDQNより性能向上 – experience replayで実現した偏りの⼩さい学習を壊 してしまうことになるが、そのほうが良いこともある
- 13. • Q関数を状態で決まる部分と⾏動も含めて決まる 部分に分けて学習する Dueling networks13 DQN Dueling 出⼒はQ 状態に関する価値 状態に対する⾏動の相対的な価値（アドバンテージ）
- 14. Multi-step learning 14 • ⽬的関数をnステップ先の量で置き換える – nステップ先の報酬 – nステップ先のQを推定 • 適切にnを選ぶと学習が速くなる（らしい）
- 15. Distributional RL 15 • 報酬の期待値の代わりに報酬の分布を推定 – 通常のDQNは、累積報酬の期待値を推定 – 潜在的な要因によって報酬分布に差がある場合は、期 待値だけ⾒ていると状況を正しく反映できないかも • 報酬をN個の値をもつ離散分布と考え、⾏動ごと にN個の値を出⼒するように拡張 – DQNの出⼒層を(N×⾏動数)次元に変更 • 分布の推定は、Kulback-Leibler divergenceの 最⼩化問題に帰着させる
- 16. Noisy Nets 16 • ネットワークの重みにノイズを付与して、探索の 効果を⼊れる – 例：全結合層 • 学習時に通常⾏われるε-greedy⽅策などの代わり （DQN） N(0,1) 要素積 学習パラメータ N(0,1)学習パラメータ
- 17. Rainbow 17 • 前述の⼿法を合体 – 報酬の分布の推定をおこなう • ⽬的関数はKulback-Leibler divergence – ⽬的関数でnステップ先の量を利⽤ – ⾏動選択と評価の関数を分ける – ネットワーク構造はDueling network – Noisy Netsでランダム性を持たせる – 学習の際のサンプリングは、学習の余地の⼤きいもの を優先的に選択 • Kulback-Leibler divergenceの⼤きさで評価 • Atari2600でパフォーマンスを評価
- 18. 実験結果１ 18 • 単体の⼿法を圧倒 – パフォーマンスも良いし、学習も早い（＋図がネタ的） provements in Deep Reinforcement Learning Hado van Hasselt DeepMind Tom Schaul DeepMind Georg Ostrovski DeepMind Bilal Piot DeepMind Mohammad Azar DeepMind David Silver DeepMind made sev- hm. How- mplemen- examines lly studies combina- Atari 2600 nal perfor- tion study verall per- ment learn- g problems thm (DQN; arning with replay en- many Atari エキスパート（⼈間） 1秒=60フレーム 2億フレームだと40⽇くらい学習
- 19. 実験結果２ 各⼿法の重要度 19 • Rainbowから要素を⼀つずつ抜いて影響度を⽐較 – Prioritized replay, Multi-step learning（あと次点で Distributed RL）が影響度⼤
- 20. まとめ 20 • Rainbowという、近年のDQNの発展を詰め込 んだモデルを提案 – Double DQN, Prioritized replay, Dueling networks, Multi-step learning, Distributed RL, Noisy Nets • 2017/10時点でState of the Artを達成 • 各⼿法の寄与を実験的に評価 – Prioritized replay, Multi-step learningが重要そう
- 21. その後の発展 Ape-X 21 • もうSoTAじゃないかも… – 下記の論⽂で、Ape-Xというものが提案 • Distributed Prioritized Experimental Replay – Hogan et al. （DeepMindの⼈たち） – ICLR 2018（Poster） – Double DQN, Prioritized replay, Dueling networks, Multi-step learning – 複数のActorを⽤意し、経験を共有メモリに貯め、 貯めた情報を⽤いてLearnerが学習 • Actorを分散させることで、Prioritized replayを効率化
- 22. その後の発展 Ape-X 22 • 既存⼿法よりも良い – Raibowよりも良い – 注意 • Ape-X：1GPU+360CPU • 他：1GPU • さらに並列化して⾼速化する 仕組みの提案が偉いのかも • 発展についていくのも⼤変 – だけど… Under review as a conference paper at ICLR 2018 0 50 100 150 200 250 300 Training Time (Hours) 50% 100% 150% 200% 250% 300% 350% 400% 450% Human-normalizedScore (MedianOver57Games) Ape-X DQN (20hrs) Ape-X DQN (70hrs) Ape-X DQN (120hrs) DQN Rainbow Prioritized DQN C51 Gorila EpisodeReturn (Mean) EpisodeReturn 1 1 EpisodeReturn (Mean) Figure 2: Left: Atari results aggregated across 57 ga training curves for selected games, against baselines.