はじめに

強化学習は環境に柔軟に適応する知能エージェントにおける基本機能と考えられます。近年は深層学習などのアーキテクチャとして、認識技術と組み合わされて自動運転などの実践的な場でつかわれれはじめており、さらにロボットなどにおいても今後は適用されてゆくシーンが増えてゆくでしょう、こうした背景から、実践的な強化学習や，実世界で動かす強化学習（ロボット・自動運転），強化学習を部品として組み合わせる（アーキテクチャ），といったトピックについて重視し情報共有する場として強化学習アーキテクチャ勉強会を開始しました。

本勉強会において積極的に議論に加わっていただき、今後、論文紹介などの形で貢献いただけるかたの参加をお待ちしております。

当勉強会の運営方針などについては、https://rlarch.connpass.com/ を御覧ください。

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スケジュール

• 18:50 〜18:55 オープニング
• 18:55〜19:55 講演：GANと強化学習（鈴木 雅大）発表45分、質疑応答15分

※ 19:00にビル入り口が施錠されるため、19時以前に起こしください（万が一19時を過ぎてしまった場合はインターホンにてご連絡ください）

講演概要：

発表者：鈴木 雅大 (東京大学)

• タイトル： GANと強化学習

• アブストラクト：
  本発表では、深層生成モデルの1つであるGenerative adversarial nets（GAN）について、基礎から最新の動向までを説明する。今年に入ってからGANの論文は数多く出ているが、その中でも特に、GANの収束性や識別器（discriminator）の設定、生成した画像の評価方法などに焦点を当てつつ、様々なGANのモデルを紹介する。また、近年の強化学習とGANとの関係についても説明し、最後に生成モデルと強化学習の今後の展望について述べる。