알아두면 쓸데있는 신기한 강화학습 naver 2017

알아두면 쓸데있는

신기한 강화학습김태훈

carpedm20

저는

졸업

머신러닝 엔지니어

+

20+

강화 학습Reinforcement�Learning�(RL)

Environment

Agent

Environment

Agent

State�𝑠"

Environment

Agent

State�𝑠" Action�𝑎" = 2

Environment

Agent

Action�𝑎" = 2State�𝑠" Reward�𝑟" = 1

Environment

Agent

Action�𝑎" = 2State�𝑠" Reward�𝑟" = 1

Environment

Agent

Action�𝑎" = 0State�𝑠" Reward�𝑟" = −1

Environment

Agent

Action�𝑎" = 0State�𝑠" Reward�𝑟" = −1

행동을 하고 시행착오를 겪으며 학습

강화 학습

최근 강화 학습 연구들

https://deepmind.com/blog/agents-imagine-and-plan/https://blog.openai.com/learning-to-cooperate-compete-and-communicate/

2017.08.09

2017.08.11

https://sites.google.com/view/nips17assembly/homehttps://www.slideshare.net/carpedm20/ai-67616630

2014

Mnih,�Volodymyr,�et�al.�"Human-level�control�through�deep�reinforcement�learning." Nature 518.7540�(2015):�529-533.Silver,�David,�et�al.�"Mastering�the�game�of�Go�with�deep�neural�networks�and�tree�search." Nature 529.7587�(2016):�484-489.

Vinyals,�Oriol,�et�al.�"StarCraft�II:�A�New�Challenge�for�Reinforcement�Learning."

2016

2017

2014

2016

이전의 강화학습은 잘 알려진 반면..

2014

2016

이후의 강화학습?

그래서

최근 강화 학습17.08.16

다섯 가지 트렌드

1.Multi�Agent

2.Planning

3.Meta�Learning

4.Guided�RL

5.ETC�Exploration, Continuous�action,�Imitation�learning�…

1.여러 로봇 학습하기

2.전략 세우기

3.배경 지식 활용하기

4.명령에 따라 다르게 행동하기

5.그 외 다양한 시도, 연속적인 행동,�따라하기,�…

WARNING강화 학습이 처음이신 분께 다소 어려울 수 있기 때문에

전체적인 흐름 파악에만 집중해 주세요

하나씩 얕고 좁게..

1.�여러 로봇 학습하기Multi�Agent�RL

Single�Agent

https://deepmind.com/research/alphago/alphago-vs-alphago-self-play-games/

협업 or�경쟁이 필요한 Multi�Agent

자율 주행 자동차, 대화 AI,�대규모 공장 로봇 …

Starcraft

Peng,�Peng,�et�al.�"Multiagent Bidirectionally-Coordinated�Nets�for�Learning�to�Play�StarCraft�Combat�Games." arXiv preprint�arXiv:1703.10069 (2017).

Multi-Agent�RL다중 에이전트 강화 학습

Single�Agent�학습 방식을

그대로 쓰기 어렵다

Deep�Q­learning,�Policy�Gradient�…

다양한 어려움이 있지만..Multi-Agent�RL

Non�stationary�environment다른 Agent�때문에 생기는 불확실성 때문에 학습이 어렵고 기존의 경험을 바로 활용하기 어렵다

B

A

B에 가까이 갈 때 +1 reward

B

A

+1

+1-1

-1

B에 가까이 갈 때 +1 reward

B

A

+1+1-1+1+1+1Q(���)�=�+2

Q(𝑎")�:�각 행동 𝑎"가 가져울 미래 가치

B

A

+1+1-1+1+1+1Q(���)�=�+2

+1+1-1+1+1+1Q(���)�=�+4

Q(𝑎")�:�각 행동 𝑎"가 가져울 미래 가치

B

A

+1+1-1+1+1+1Q(���)�=�+2

+1+1-1+1+1+1Q(���)�=�+4

-1-1-1+1-1+1Q(���)�=�-2

-1+1-1-1-1-1Q(���)�=�-4

Q(𝑎")�:�각 행동 𝑎"가 가져울 미래 가치

B

A

+1+1-1+1+1+1Q(���)�=�+2

+1+1-1+1+1+1Q(���)�=�+4

-1-1-1+1-1+1Q(���)�=�-2

-1+1-1-1-1-1Q(���)�=�-4

Q(𝑎")�:�각 행동 𝑎"가 가져울 미래 가치

B

A

B가 갑자기 움직이기 시작한다면?

B

B

A

Q(���)�=�?

Q(�� )�=�?Q(�� )�=�?

Q(�� )�=�?

A가 이전에 배웠던 Q(𝑎")는 무쓸모

B

A

B

예를 들어 B가 갑자기 순간 이동을 한다고 했을때

B가 다른 reward를 받는 Agent라면?학습하면서 행동을 바꾼다면

B

B

Q(���)�=�?

Q(�� )�=�?Q(�� )�=�?

Q(�� )�=�?

A

Q-value�학습이 굉장히 불안정해 질 것

B

B

Q(���)�=�?

Q(�� )�=�?Q(�� )�=�?

Q(�� )�=�?

A

다양한 시도Multi-Agent�RL

Communication

Mordatch,�Igor,�and�Pieter�Abbeel.�"Emergence�of�Grounded�Compositional�Language�in�Multi-Agent�Populations." arXiv�preprint�arXiv:1703.04908 (2017)https://blog.openai.com/learning-to-communicate/

다른 모든 Agent에게 메세지 전달

Actor-Critic�+�Centralized�Q-value

다른 Agent의 내부 정보를 공유

Lowe,�Ryan,�et�al.�"Multi-Agent�Actor-Critic�for�Mixed�Cooperative-Competitive�Environments." arXiv preprint�arXiv:1706.02275 (2017)https://blog.openai.com/learning-to-cooperate-compete-and-communicate/

Centralized�Q-value

2.�전략 세우기Hierarchical�RL�+�Model-based�RL

Reward가 자주 생겨서 학습이 쉬움

Reward가 너무 드물어서 학습이 어려움

Sparse�Reward

Kulkarni,�Tejas D.,�et�al.�"Hierarchical�deep�reinforcement�learning:�Integrating�temporal�abstraction�and�intrinsic�motivation." Advances�in�Neural�Information�Processing�Systems.�2016.Vezhnevets,�Alexander�Sasha,�et�al.�"Feudal�networks�for�hierarchical�reinforcement�learning." arXiv preprint�arXiv:1703.01161 (2017).

30번 정도의 올바른 행동 후에 0이 아닌 Reward을 얻음Feedback

밧줄을 타고 내려가서 해골을 피하고 사다리를 타서 열쇠를 얻어야 100점 얻음

Hierarchical�RL계층 강화 학습

A

Non-hierarchical�RL

A

행동 𝑎"

Non-hierarchical�RL

A

행동 𝑎"Reward 𝑟"

Non-hierarchical�RL

Kulkarni,�Tejas�D.,�et�al.�"Hierarchical�deep�reinforcement�learning:�Integrating�temporal�abstraction�and�intrinsic�motivation." Advances�in�Neural�Information�Processing�Systems.�2016Vezhnevets,�Alexander�Sasha,�et�al.�"Feudal�networks�for�hierarchical�reinforcement�learning." arXiv�preprint�arXiv:1703.01161 (2017)

Bacon,�Pierre-Luc,�Jean�Harb,�and�Doina�Precup.�"The�Option-Critic�Architecture." AAAI.�2017

A A

행동 𝑎"Reward 𝑟"

Non-hierarchical�RL Hierarchical�RL

Kulkarni,�Tejas�D.,�et�al.�"Hierarchical�deep�reinforcement�learning:�Integrating�temporal�abstraction�and�intrinsic�motivation." Advances�in�Neural�Information�Processing�Systems.�2016Vezhnevets,�Alexander�Sasha,�et�al.�"Feudal�networks�for�hierarchical�reinforcement�learning." arXiv�preprint�arXiv:1703.01161 (2017)

Bacon,�Pierre-Luc,�Jean�Harb,�and�Doina�Precup.�"The�Option-Critic�Architecture." AAAI.�2017

A A

행동 𝑎"Reward 𝑟"

Non-hierarchical�RL Hierarchical�RL

목표1 목표2 목표3

Kulkarni,�Tejas�D.,�et�al.�"Hierarchical�deep�reinforcement�learning:�Integrating�temporal�abstraction�and�intrinsic�motivation." Advances�in�Neural�Information�Processing�Systems.�2016Vezhnevets,�Alexander�Sasha,�et�al.�"Feudal�networks�for�hierarchical�reinforcement�learning." arXiv�preprint�arXiv:1703.01161 (2017)

Bacon,�Pierre-Luc,�Jean�Harb,�and�Doina�Precup.�"The�Option-Critic�Architecture." AAAI.�2017

A A

행동 𝑎"Reward 𝑟"

Non-hierarchical�RL Hierarchical�RL

밧줄 잡기

목표1 목표2 목표3

Kulkarni,�Tejas�D.,�et�al.�"Hierarchical�deep�reinforcement�learning:�Integrating�temporal�abstraction�and�intrinsic�motivation." Advances�in�Neural�Information�Processing�Systems.�2016Vezhnevets,�Alexander�Sasha,�et�al.�"Feudal�networks�for�hierarchical�reinforcement�learning." arXiv�preprint�arXiv:1703.01161 (2017)

Bacon,�Pierre-Luc,�Jean�Harb,�and�Doina�Precup.�"The�Option-Critic�Architecture." AAAI.�2017

A A

행동 𝑎"Reward 𝑟"

Non-hierarchical�RL Hierarchical�RL

밧줄 잡기 사다리 내려가기

목표1 목표2 목표3

Kulkarni,�Tejas�D.,�et�al.�"Hierarchical�deep�reinforcement�learning:�Integrating�temporal�abstraction�and�intrinsic�motivation." Advances�in�Neural�Information�Processing�Systems.�2016Vezhnevets,�Alexander�Sasha,�et�al.�"Feudal�networks�for�hierarchical�reinforcement�learning." arXiv�preprint�arXiv:1703.01161 (2017)

Bacon,�Pierre-Luc,�Jean�Harb,�and�Doina�Precup.�"The�Option-Critic�Architecture." AAAI.�2017

A A

행동 𝑎"Reward 𝑟"

Non-hierarchical�RL Hierarchical�RL

밧줄 잡기 사다리 내려가기 점프 하기

목표1 목표2 목표3

Kulkarni,�Tejas�D.,�et�al.�"Hierarchical�deep�reinforcement�learning:�Integrating�temporal�abstraction�and�intrinsic�motivation." Advances�in�Neural�Information�Processing�Systems.�2016Vezhnevets,�Alexander�Sasha,�et�al.�"Feudal�networks�for�hierarchical�reinforcement�learning." arXiv�preprint�arXiv:1703.01161 (2017)

Bacon,�Pierre-Luc,�Jean�Harb,�and�Doina�Precup.�"The�Option-Critic�Architecture." AAAI.�2017

목표1 목표2 목표3

A A

행동 𝑎"Reward 𝑟"

𝑎*,"𝑎,,"

Non-hierarchical�RL Hierarchical�RL

𝑎-,"

밧줄 잡기 사다리 내려가기 점프 하기

Kulkarni,�Tejas�D.,�et�al.�"Hierarchical�deep�reinforcement�learning:�Integrating�temporal�abstraction�and�intrinsic�motivation." Advances�in�Neural�Information�Processing�Systems.�2016Vezhnevets,�Alexander�Sasha,�et�al.�"Feudal�networks�for�hierarchical�reinforcement�learning." arXiv�preprint�arXiv:1703.01161 (2017)

Bacon,�Pierre-Luc,�Jean�Harb,�and�Doina�Precup.�"The�Option-Critic�Architecture." AAAI.�2017

목표1 목표2 목표3

- - ON

A A

목표 Ω

행동 𝑎"Reward 𝑟"

Non-hierarchical�RL Hierarchical�RL

𝑎*,"𝑎,," 𝑎-,"

Kulkarni,�Tejas�D.,�et�al.�"Hierarchical�deep�reinforcement�learning:�Integrating�temporal�abstraction�and�intrinsic�motivation." Advances�in�Neural�Information�Processing�Systems.�2016Vezhnevets,�Alexander�Sasha,�et�al.�"Feudal�networks�for�hierarchical�reinforcement�learning." arXiv�preprint�arXiv:1703.01161 (2017)

Bacon,�Pierre-Luc,�Jean�Harb,�and�Doina�Precup.�"The�Option-Critic�Architecture." AAAI.�2017

목표1 목표2 목표3

- - ON

A A

목표 Ω

행동 𝑎-,"행동 𝑎"Reward 𝑟"

𝑎*,"𝑎,,"

Non-hierarchical�RL Hierarchical�RL

Kulkarni,�Tejas�D.,�et�al.�"Hierarchical�deep�reinforcement�learning:�Integrating�temporal�abstraction�and�intrinsic�motivation." Advances�in�Neural�Information�Processing�Systems.�2016Vezhnevets,�Alexander�Sasha,�et�al.�"Feudal�networks�for�hierarchical�reinforcement�learning." arXiv�preprint�arXiv:1703.01161 (2017)

Bacon,�Pierre-Luc,�Jean�Harb,�and�Doina�Precup.�"The�Option-Critic�Architecture." AAAI.�2017

목표1 목표2 목표3

- - ON

A A

목표 Ω

행동 𝑎-,"행동 𝑎"Reward 𝑟" Reward 𝑟"

𝑎*,"𝑎,,"

Non-hierarchical�RL Hierarchical�RL

Montezuma�잘 풀었다

Kulkarni,�Tejas�D.,�et�al.�"Hierarchical�deep�reinforcement�learning:�Integrating�temporal�abstraction�and�intrinsic�motivation." Advances�in�Neural�Information�Processing�Systems.�2016Vezhnevets,�Alexander�Sasha,�et�al.�"Feudal�networks�for�hierarchical�reinforcement�learning." arXiv�preprint�arXiv:1703.01161 (2017)

Bacon,�Pierre-Luc,�Jean�Harb,�and�Doina�Precup.�"The�Option-Critic�Architecture." AAAI.�2017

하.지.만.

하지만,암기로 풀 수 있음

암기로 풀 수 없는 문제

Weber,�Théophane,�et�al.�"Imagination-Augmented�Agents�for�Deep�Reinforcement�Learning." arXiv�preprint�arXiv:1707.06203 (2017).https://deepmind.com/blog/agents-imagine-and-plan/

Weber,�Théophane,�et�al.�"Imagination-Augmented�Agents�for�Deep�Reinforcement�Learning." arXiv�preprint�arXiv:1707.06203 (2017).https://deepmind.com/blog/agents-imagine-and-plan/

실제로 일어날 일을 시뮬레이션으로 (internal�simulation) 상상해 보고 행동

Model-free�RL +�Model-based�RL

Deep�Q-learningPolicy�Gradient

…

Model-free�RL�+�Model-based�RLImagination

Weber,�Théophane,�et�al.�"Imagination-Augmented�Agents�for�Deep�Reinforcement�Learning." arXiv�preprint�arXiv:1707.06203 (2017).https://deepmind.com/blog/agents-imagine-and-plan/

3.�배경 지식 활용하기Meta�Learning

사람처럼 기존의 경험을 활용해

새로운 환경에서 어떻게 잘 적응을 할 수 있을까?

Meta�Learning

여러가지 접근법Meta�Learning

Weight�Update를 빠르게 하려면?

http://bair.berkeley.edu/blog/2017/07/18/learning-to-learn/

최적의 네트워크를 찾으려면?

http://bair.berkeley.edu/blog/2017/07/18/learning-to-learn/

작은 데이터만 보고도 잘 분류하려면?

http://bair.berkeley.edu/blog/2017/07/18/learning-to-learn/

한번도 안 본 게임도 잘 클리어 하려면?

http://bair.berkeley.edu/blog/2017/07/18/learning-to-learn/

Meta�Learning + RL

Meta�Learning

http://bair.berkeley.edu/blog/2017/07/18/learning-to-learn/

Meta�Learning + RL

Meta�Reinforcement�Learning한번도 안 본 게임도 잘 클리어 하려면?

Duan,�Yan,�et�al.�"RL�$^�2$:�Fast�Reinforcement�Learning�via�Slow�Reinforcement�Learning." arXiv�preprint�arXiv:1611.02779 (2016).https://www.youtube.com/playlist?list=PLp24ODExrsVeA-ZnOQhdhX6X7ed5H_W4q

Duan,�Yan,�et�al.�"RL�$^�2$:�Fast�Reinforcement�Learning�via�Slow�Reinforcement�Learning." arXiv preprint�arXiv:1611.02779 (2016).

한판 = 한 Episode

Duan,�Yan,�et�al.�"RL�$^�2$:�Fast�Reinforcement�Learning�via�Slow�Reinforcement�Learning." arXiv preprint�arXiv:1611.02779 (2016).

Episode가 끝나도 정보를 리셋하지 않고 계속 사용

Duan,�Yan,�et�al.�"RL�$^�2$:�Fast�Reinforcement�Learning�via�Slow�Reinforcement�Learning." arXiv preprint�arXiv:1611.02779 (2016).

N번의 Episode를 하나의 Trial로 정의

N번의 Episode를 통해서 최적의 플레이를 찾는 방법을 학습

Duan,�Yan,�et�al.�"RL�$^�2$:�Fast�Reinforcement�Learning�via�Slow�Reinforcement�Learning." arXiv preprint�arXiv:1611.02779 (2016).

새로운 시도에는 새로운 게임(여기서는 새로운 맵)을 플레이

Duan,�Yan,�et�al.�"RL�$^�2$:�Fast�Reinforcement�Learning�via�Slow�Reinforcement�Learning." arXiv preprint�arXiv:1611.02779 (2016).

새로운 시도에는 새로운 게임(여기서는 새로운 맵)을 플레이

좀 더 현실적인 예시: 마리오를 N번 플레이 내에 끝까지 클리어

다양한 마리오 게임을 학습하고 학습하지 않았던 마리오 게임을 플레이

다양한 레이싱 게임을 학습하고 학습하지 않았던 레이싱 게임을 플레이

ex.�GTA,�실제 자율 주행 자동차

다양한 시도Meta�RL

RL2:�Recurrent�Network

Duan,�Yan,�et�al.�"RL�$^�2$:�Fast�Reinforcement�Learning�via�Slow�Reinforcement�Learning." arXiv preprint�arXiv:1611.02779 (2016).https://www.youtube.com/playlist?list=PLp24ODExrsVeA-ZnOQhdhX6X7ed5H_W4q

Episode의 Return이 아닌 Trial의 Return을 optimize

Model-Agnostic�Meta-Learning

Finn,�Chelsea,�Pieter�Abbeel,�and�Sergey�Levine.�"Model-Agnostic�Meta-Learning�for�Fast�Adaptation�of�Deep�Networks." arXiv preprint�arXiv:1703.03400 (2017).

여러 Task를 동시에 학습해 weight의 central�point를 찾음

그리고 1번의 gradient�update로 새 Task에 적응

4.�명령에 따라 다르게 행동하기

단 한가지 목표

단 한가지 목표 자율 주행 = 무한가지 목표

학교까지 주행앞 차를 따라서 주행주차장에 주차

...

Guided�RL명령에 따라 다르게 행동하도록 Agent를 학습

+ Guided�RL

Teaching�Machines�to Understand�Visual�Manuals

via�Attention�Supervision for�Object�Assembly

Taehoon�Kim1,�Youngwoon�Lee2,�Joseph�Lim2

1

2

왜?

사람처럼 새로운 환경에서 잘 적응하려면?Generalization in�Reinforcement�Learning

http://www.ikea.com/ms/en_US/customer_service/assembly_instructions.html

의자 조립을 배운 사람

http://www.ikea.com/ms/en_US/customer_service/assembly_instructions.html

책상을 매뉴얼 없이 조립할 수 있을까?

http://www.ikea.com/ms/en_US/customer_service/assembly_instructions.html

하지만 매뉴얼이 있다면?

사람도 새로운 문제를 풀기 위해서는

매뉴얼을 봐야한다

무엇을?

칠교 퍼즐 가구 조립

Hierarchical�Planning이 필요한 문제

State�𝑠"

State�𝑠" Manual�𝑚"

어떻게?두가지 방법으로 접근

…

…

…

Vinyals, Oriol, Meire Fortunato, and Navdeep Jaitly. "Pointer networks." Advances in Neural Information Processing Systems. 2015.

…

…

Pointer�Network

𝒔𝒩,"

𝝅

𝑽

𝑎"5,

𝑒𝑛𝑐

…

𝒔*,"𝒔,,"

…

⟨𝑔⟩

… …

𝑠<,", 𝑠<,"* 𝑠<,"𝒮 𝑝<,", 𝑝<,"𝒫5,

𝑴"

Image�segmentation�+�Pointer�Network

하지만 Pointer�Network�학습을 위해

추가적인 Supervision 필요

단점

몇 번째 segment가 매뉴얼 조각을 포함하는지

…

…

Attention

Xu, Kelvin, et al. "Show, attend and tell: Neural image caption generation with visual attention." International Conference on Machine Learning. 2015.

메뉴얼에 해당하는 부분에 집중(Attention)

QueryAttention maps

GuidedAttention

πV

Manual

State

Context Fusion

Map Fusion

…

…

……

…

Guided�Attention�+�A3C

그리고 복잡한 학습 과정을 거쳐서..

Curriculum�LearningSemi-supervised�Learning

Self-supervision…

결과

https://sites.google.com/view/nips17assembly/home

:�입력

https://sites.google.com/view/nips17assembly/home

:�입력

https://sites.google.com/view/nips17assembly/home

:�입력

다른 Guided�RL�연구들Text�as�Manual

Gated-Attention�+�A3C

Hermann,�Karl�Moritz,�et�al.�"Grounded�language�learning�in�a�simulated�3D�world." arXiv�preprint�arXiv:1706.06551 (2017)https://sites.google.com/view/gated-attention/home

Self-Supervision�+�A3C

Chaplot,�Devendra Singh,�et�al.�"Gated-Attention�Architectures�for�Task-Oriented�Language�Grounding." arXiv�preprint�arXiv:1706.07230 (2017)https://www.youtube.com/watch?v=wJjdu1bPJ04

물체들의 관계까지 이해해야 하는 Agent

5.�ETCExploration, Continuous�action,�Imitation�learning

Exploration지금까지 좋다고 생각했던 행동이 아닌 모험(랜덤 행동)을 하는 것

Exploration랜덤으로모험(행동)을 하는 것

Exploration랜덤으로모험(행동)을 하는 것

Exploitation지금까지 배운최선의 행동을 하는 것

Exploration

Pathak,Deepak,etal."Curiosity-drivenexplorationbyself-supervisedprediction." arXivpreprintarXiv:1705.05363 (2017)https://pathak22.github.io/noreward-rl/

Curiosity�reward+

Inverse�Dynamics�Model

Curriculum�Learning쉬운 문제부터 어려운 문제까지 차근차근 난이도를 올려가며 학습

학습 시간

난이도 하 중 상

Non-curriculum�learning

특정 난이도의 문제 뽑을 확률

학습 시간

난이도 하 중 상

학습 처음부터 끝까지 모든 난이도를 동일한 확률로 뽑기

Non-curriculum�learning

학습 시간

난이도 하 중 상

Curriculum�learning

처음에는 가장 쉬운 문제를 많이 학습

학습 시간

난이도 하 중 상 하 중 상

Curriculum�learning

특정 조건 달성 이후 좀 더 어려운 문제 풀기 시작

문제 하 성공률 80% 달성

학습 시간

난이도 하 중 상 하 중 상 하 중 상

문제 하 성공률 80% 달성 문제 중 성공률 80% 달성

Curriculum�learning

특정 조건 달성 이후 좀 더 어려운 문제 풀기 시작

Curriculum�Learning�+�GAN

Held,David,etal."AutomaticGoalGenerationforReinforcementLearningAgents." arXivpreprintarXiv:1705.06366 (2017)https://sites.google.com/view/goalgeneration4rl

Continuous�Action연속적인 행동을 가진 Agent의 학습 (ex.�로봇)

DiscreteAction 𝑎"< ∈ {0,1}위 아래

ON -

ContinuousAction−1 ≤ 𝑎"< ≤ 1DiscreteAction 𝑎"< ∈ {0,1}어깨 무릎 허리

0.1 -0.2 0.5

위 아래

ON -

Continuous�Action

Schulman,John,etal."ProximalPolicyOptimizationAlgorithms." arXivpreprintarXiv:1707.06347 (2017)https://blog.openai.com/openai-baselines-ppo/

PPO

Continuous�Action

Heess,Nicolas,etal."EmergenceofLocomotionBehavioursinRichEnvironments." arXivpreprintarXiv:1707.02286 (2017)https://www.youtube.com/watch?v=hx_bgoTF7bs

Distributed�PPO

이 외에도..

문제는 여전히 많다

네.

강화 학습 캉화 학습 강화 학습 강화 학습

강화 학습 강화 학습 강화 학습 강화 학습

강화 학습 강화 학습 강화 학습 강화 학습

강화 학습 강화 학습 강화 학습 감화 학습

강화 학습 강화 학습 강화 학습 강화 학습

강회 학습 강화 학습 강화 학습 강화 학습

Neural�Turing�Machine

Differentiable�Neural�Computer

Neural�Module�Network

Neural�Programmer-Interpreter

Programmable�Agent

…

강화 학습 외에도 관심있는 분야

Graves,�Alex,�Greg�Wayne,�and�Ivo�Danihelka.�"Neural�turing machines." arXiv preprint�arXiv:1410.5401 (2014).Graves,�Alex,�et�al.�"Hybrid�computing�using�a�neural�network�with�dynamic�external�memory." Nature 538.7626�(2016):�471-476.

Andreas,�Jacob,�et�al.�"Neural�module�networks." Proceedings�of�the�IEEE�Conference�on�Computer�Vision�and�Pattern�Recognition.�2016.Reed,�Scott,�and�Nando De�Freitas.�"Neural�programmer-interpreters." arXiv preprint�arXiv:1511.06279 (2015).

Denil,�Misha,�et�al.�"Programmable�agents." arXiv preprint�arXiv:1706.06383(2017).

다 이야기하고 싶지만 오늘은..

Generative�ModelGAN이라던가..

Berthelot,�David,�Tom�Schumm,�and�Luke�Metz.�"Began:�Boundary�equilibrium�generative�adversarial�networks." arXiv preprint�arXiv:1703.10717 (2017).https://github.com/carpedm20/BEGAN-tensorflow

Kim,�Taeksoo,�et�al.�"Learning�to�discover�cross-domain�relations�with�generative�adversarial�networks." arXiv preprint�arXiv:1703.05192 (2017).https://github.com/carpedm20/DiscoGAN-pytorch

Shrivastava,�Ashish,�et�al.�"Learning�from�simulated�and�unsupervised�images�through�adversarial�training." arXiv preprint�arXiv:1612.07828 (2016).https://github.com/carpedm20/simulated-unsupervised-tensorflow

Generative�Model�+�Audio

Generative�Model�+�Audio

카카오뱅크가 개시 5일만에 100만 계좌를 돌파하면서 돌풍을 일으키고 있다.

CVPR2017�현장 풍경입니다.�많은 컴퓨터비전 연구자들이 네이버랩스 부스를 찾았습니다.

오늘의 날씨는 어제보다 3도 높습니다.�총 3개의 일정이 등록되어 있습니다.

.voiceVoice Synthesis Technologies for Developers

더 자세한건...

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