Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
DRL 組み合わせ最適化
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
newzy
November 24, 2021
Research
8
100
DRL 組み合わせ最適化
newzy
November 24, 2021
Tweet
Share
Other Decks in Research
See All in Research
R&Dチームを起ち上げる
shibuiwilliam
1
210
量子コンピュータの紹介
oqtopus
0
260
病院向け生成AIプロダクト開発の実践と課題
hagino3000
0
590
言語モデルから言語について語る際に押さえておきたいこと
eumesy
PRO
5
1.9k
Aurora Serverless からAurora Serverless v2への課題と知見を論文から読み解く/Understanding the challenges and insights of moving from Aurora Serverless to Aurora Serverless v2 from a paper
bootjp
6
1.6k
ドメイン知識がない領域での自然言語処理の始め方
hargon24
1
270
The mathematics of transformers
gpeyre
0
150
ペットのかわいい瞬間を撮影する オートシャッターAIアプリへの スマートラベリングの適用
mssmkmr
0
430
Sequences of Logits Reveal the Low Rank Structure of Language Models
sansantech
PRO
0
110
2026-01-30-MandSL-textbook-jp-cos-lod
yegusa
1
830
2026.01ウェビナー資料
elith
0
330
[チュートリアル] 電波マップ構築入門 :研究動向と課題設定の勘所
k_sato
0
350
Featured
See All Featured
Statistics for Hackers
jakevdp
799
230k
New Earth Scene 8
popppiees
2
1.9k
Design of three-dimensional binary manipulators for pick-and-place task avoiding obstacles (IECON2024)
konakalab
0
390
Site-Speed That Sticks
csswizardry
13
1.1k
Designing Powerful Visuals for Engaging Learning
tmiket
1
320
Skip the Path - Find Your Career Trail
mkilby
1
93
エンジニアに許された特別な時間の終わり
watany
106
240k
Google's AI Overviews - The New Search
badams
0
950
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
SEO Brein meetup: CTRL+C is not how to scale international SEO
lindahogenes
1
2.5k
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
52
5.9k
Designing Experiences People Love
moore
143
24k
Transcript
POMO: Policy Optimization with Multiple Optima for Reinforcement Learning Kwon,
Yeong-Dae, et al. NeurIPS, 2020, vol.33
ཁ •Έ߹Θͤ࠷దԽʹ͓͚ΔɼਂڧԽֶश ͰͷFOEUPFOEͷۙࣅղ๏ɽ •طଘͷਂڧԽֶशख๏ͱൺֱͯ͠ɼ ܭࢉ࣌ؒɾਫ਼ͱʹେ͖͘վળͨ͠ •८ճηʔϧεϚϯͳͲͰݕূɽ 2/26
ಋೖ
Έ߹Θͤ࠷దԽ •८ճηʔϧεϚϯૹܭըɼφοϓβοΫ ͳͲʹද͞ΕΔΑ͏ͳ࠷దͳΈ߹ΘͤΛٻΊΔɽ 4/26 精度 計算時間 厳密解法 最適 遅い 近似解法
最適に 近い 早い https://onl.tw/vzkASMX
ڧԽֶशʢ3FJOGPSDFNFOU-FBSOJOH3-ʣ •3-ɿஞ࣍తͳҙࢥܾఆΛղ͘ख๏ɽ ྦྷੵใु͕࠷େʹͳΔΑ͏ͳํࡦΛݟ͚ͭΔ͜ͱ͕తɽ 5/26 ઃఆͱͯ͠ɼঢ়ଶू߹ɼߦಈू߹ɼใुؔΛ ઃఆ͢Δඞཁ͕͋Δɽ https://onl.tw/98fQVvW
ํࡦϕʔεͷ3&*/'03$& 6/26 •ํࡦ 𝜋 𝑠 ɿঢ়ଶ𝑠ʹ͓͚Δߦಈ𝑎Λग़ྗ͢Δؔ •𝜋! ɿύϥϝʔλ 𝜃ͰύϥϝʔλԽ͞Εͨํࡦ •ํࡦͷߋ৽ࣜɿ𝛼ֶशɼ𝐽
𝜋! తؔ 𝜃 ← 𝜃 + 𝛼∇! 𝐽 𝜋! •ํࡦޯͷࣜɿ𝔼ظɼ𝑅" ऩӹɼ𝑏 𝑠 ϕʔεϥΠϯ ∇! 𝐽 𝜋! = 𝔼#! ∇! log 𝜋! ⋅ 𝑅" − 𝑏 𝑠
ઌߦݚڀ
1PJOUFS/FUXPSLTʢʣ Έ߹Θͤ࠷దԽͰར༻͢ΔωοτϫʔΫ •ॏෳͳ͘બ͠ɼग़ྗύλʔϯྻΛੜ͢Δɽ •ೖྗใ͔Βಛநग़Λߦ͏FODPEFSͱɼFODPEFS ͷग़ྗΛར༻ͯ͑͠ͱͳΔܦ࿏Λग़ྗ͢ΔEFDPEFS͔ ΒͳΔɽ •FODPEFSͱEFDPEFSʹ-45.Λ༻ɽ 8/26
"UUFOUJPO .PEFMʢʣ 1PJOUFS/FUXPSLTͷվྑ൛ •1PJOUFS/FUXPSLTಉ༷ɼ&ODPEFSͱ%FDPEFSΛ༻͢Δ Ϟσϧɽ •-45.ഇࢭ͠ɼ.VMUJIFBE"UUFOUJPOΛ࠾༻ɽ 9/26
ख๏
ຊจͷख๏ͷΞΠσΞ 11/26 ࠷ॳͷߦಈɼޙͷΤʔδΣϯτͷߦಈʹେ͖͘ӨڹΛ༩͑Δɽ Έ߹Θͤ࠷దԽʹΑ͘ݟΒΕΔରশੑΛར༻ɽ
10.0 •3&*/'03$&XJUI#BTFMJOFɿయܕతͳํࡦޯϕʔεͷ 3-ΞϧΰϦζϜΛ༻ɽ •ෳͷҟͳΔ։࢝ߦಈΛࢦఆ͠ɼෳͷߦಈܥྻʢيಓʣ ΛಘΔɽ •ʻ45"35ʼτʔΫϯΛ༻͍ͳ͍ɽ 12/26 従来 POMO
10.0 ∇! 𝐽 𝜃 ≈ 1 𝑁 6 $%& '
𝑅 𝜏$ − 𝑏$ 𝑠 ∇! log 𝑝! 𝜏$ ∣ 𝑠 𝑤ℎ𝑒𝑟𝑒 𝑝! 𝝉$ ∣ 𝑠 ≡ @ "%( ) 𝑝! 𝑎" $ ∣ 𝑠, 𝑎&:"+& $ يಓ 𝝉$ = 𝑎& $ , 𝑎( $ , … , 𝑎) $ GPS 𝑖 = 1,2, … , 𝑁 ڞ༗ϕʔεϥΠϯ 𝑏$(𝑠) = 𝑏TIBSFE (𝑠) = 1 𝑁 6 ,%& ' 𝑅 𝝉, GPS 𝑖 = 1,2, … , 𝑁 13/26
܇࿅෦ͷٖࣅίʔυ 14/26
*OTUBODF"VHNFOUBUJPOɿਪख๏ •ը૾ॲཧͷσʔλΦʔάϝϯςʔγϣϯ͔Βணɽ •ࠓճ͏࠲ඪɼYͷ୯Ґਖ਼ํܗʢୈҰݶʣͷ ͷΛར༻ɽ 15/26 今回使う Instance Augmentation
ਪ෦ͷٖࣅίʔυ 16/26
࣮ݧ
࣮ݧ ࣮ݧ༰ •10.0Λ༻͍ͯɼҎԼͷΛղ͍ͨ݁ՌΛଞͷදతख๏ͱ ൺֱɽ ८ճηʔϧεϚϯ ༰ྔ੍͋Γͷૹܭը φοϓβοΫ
18/26
ֶशۂઢɿ८ճηʔϧεϚϯ 19/26 50地点 100地点
८ճηʔϧεϚϯʢ541ʣ 20/26
८ճηʔϧεϚϯʢ541ʣ 21/26
༰ྔ੍͋Γͷૹܭըʢ$731ʣ 22/26
φοϓβοΫʢ,1ʣ 23/26
࣮ݧͷ·ͱΊ •ҟͳΔઃఆͷͭͷΈ߹Θͤ࠷దԽʹରͯ͠ɼ ಉҰͷ܇࿅ख๏ͱ//ΞʔΩςΫνϟΛ༻͍ͯ༗ͳ݁ՌΛ ಘͨɽ •܇࿅ɾਪख๏ͱͯ͠ͷ10.0ɼਪख๏ͱͯ͠ͷ *OTUBODF"VHNFOUBUJPOͲͪΒޮՌతͳख๏Ͱ͋Δ͜ͱ Λ֬ೝͨ͠ɽ 24/26
·ͱΊ ຊจͰΈ߹Θͤ࠷దԽʹ͓͍ͯɼରশੑΛར༻ ͯ͠3-ͷαϯϓϧޮਫ਼ ਪ࣌ؒΛॖ͢Δख๏Λ հͨ͠ɽ 25/26
ࢀߟจݙ ,XPO :FPOH%BF FUBM10.01PMJDZ0QUJNJ[BUJPOXJUI .VMUJQMF0QUJNBGPS3FJOGPSDFNFOU-FBSOJOH "EWBODFTJO /FVSBM*OGPSNBUJPO1SPDFTTJOH4ZTUFNT
,PPM 8PVUFS )FSLF WBO)PPG BOE.BY8FMMJOH"UUFOUJPO -FBSOUP4PMWF3PVUJOH1SPCMFNT *OUFSOBUJPOBM$POGFSFODF PO-FBSOJOH3FQSFTFOUBUJPOT 7JOZBMT 0SJPM .FJSF 'PSUVOBUP BOE/BWEFFQ+BJUMZ1PJOUFS /FUXPSLT "EWBODFTJO/FVSBM*OGPSNBUJPO1SPDFTTJOH 4ZTUFNT 26/26