学習とシミュレーション
強化学習エージェントの学習とシミュレーション
学習が実行されている間、エージェントはパラメーターを継続的に更新して、任意の環境に最適な方策を学習します。シミュレーションが実行されている間、エージェントは環境から観測値と報酬を受け取り、パラメーターを更新せずに環境にアクションを返します。
Reinforcement Learning Toolbox™ は、エージェントに学習させ、シミュレーションを通じて学習結果を検証するための関数を提供します。エージェントの学習とシミュレーションの概要については、Train Reinforcement Learning Agentsを参照してください。
アプリ
強化学習デザイナー | 強化学習エージェントの設計、学習、およびシミュレーション (R2021a 以降) |
関数
トピック
学習とシミュレーションの基礎
- Train Reinforcement Learning Agents
Find the optimal policy by training your agent within a specified environment. - 基本グリッド ワールドでの強化学習エージェントの学習
MATLAB® でグリッド ワールドを解決するために Q 学習エージェントと SARSA エージェントに学習させる。 - MDP 環境での強化学習エージェントの学習
一般的なマルコフ決定過程環境で強化学習エージェントに学習させる。 - Create Simulink Environment and Train Agent
Train a controller using reinforcement learning with a plant modeled in Simulink® as the training environment. - Train Reinforcement Learning Agent for Simple Contextual Bandit Problem
Train Q and DQN agents to solve a contextual bandit problem.
強化学習デザイナー アプリの使用
- 強化学習デザイナーを使用したエージェントの設計と学習
強化学習デザイナー アプリを使用して、カートポール システム用の DQN エージェントの設計および学習を行う。 - Specify Training Options in Reinforcement Learning Designer
Interactively specify options for training reinforcement learning agents using the Reinforcement Learning Designer app. - Specify Simulation Options in Reinforcement Learning Designer
Interactively specify options for simulating reinforcement learning agents using the Reinforcement Learning Designer app.
高度な学習とシミュレーション
- Create DQN Agent Using Deep Network Designer and Train Using Image Observations
Create a reinforcement learning agent using the Deep Network Designer app from the Deep Learning Toolbox™. - Log Training Data to Disk
Log a variety of data to disk while training an agent. - Train Agent or Tune Environment Parameters Using Parameter Sweeping
Tune a DDPG agent using hyperparameter sweeping. - Train Reinforcement Learning Agent Offline to Control Quanser QUBE Pendulum
Train TD3 agent offline to control a Quanser QUBE pendulum. - Train Biped Robot to Walk Using Evolution Strategy-Reinforcement Learning Agents
Train TD3 agent using evolutionary strategy.
複数のプロセスと GPU の使用
- Train Agents Using Parallel Computing and GPUs
Accelerate agent training by running simulations in parallel on multiple cores, GPUs, clusters or cloud resources. - Train AC Agent to Balance Cart-Pole System Using Parallel Computing
Train a AC agent for a discrete action space environment using asynchronous parallel computing. - Train DQN Agent for Lane Keeping Assist Using Parallel Computing
Train a DQN agent for an automated driving application using parallel computing.
マルチエージェント学習
- Train Multiple Agents to Perform Collaborative Task
Train two continuous action space PPO agents to collaboratively move an object. - Train Multiple Agents for Area Coverage
Train three discrete action space PPO agents to explore a grid-world environment in a collaborative-competitive manner. - Train Multiple Agents for Path Following Control
Train a DQN and a DDPG agent to collaboratively perform adaptive cruise control and lane keeping assist to follow a path.
カスタム エージェントと学習アルゴリズムの開発
- Train Reinforcement Learning Policy Using Custom Training Loop
Train a reinforcement learning policy using your own custom training loop. - Create and Train Custom PG Agent
Create a custom PG agent and train it using the built-in train function. - Create and Train Custom LQR Agent
Create a custom agent that solves an LQR problem and train it using the built-in train function. - Custom Training Loop with Simulink Action Noise
Use a custom training loop to train a continuous action space reinforcement learning policy in Simulink when action noise is generated within the model.
モデル ベースの方策最適化エージェントの学習
- Train MBPO Agent to Balance Cart-Pole System
A model-based reinforcement learning agent learns a model of its environment that it can use to generate additional experiences for training. - Model-Based Reinforcement Learning Using Custom Training Loop
Create a model-based reinforcement learning agent using a custom training loop.