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タグ Reinforcement Learning

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自動運転AI、常識破りの「教師なし学習」による超進化 | 自動運転ラボ

2020/04/30 このエントリーをはてなブックマークに追加 13 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 常識破り 教師 自動運転AI 自動運転ラボ 学習

自動運転の実現に欠かすことのできないAI(人工知能)技術。深層学習(ディープラーニング)や強化学習(Reinforcement Learning/RL)などさまざまな学習方法のもと研究開発が進められている。 中には、「教師なし学習」に注目する企業も現れたようだ。この手法を活用することにより、学習にかかるコストや時間を大幅に... 続きを読む

machina | A Library for Real‑World Deep Reinforcement Learning

2019/03/18 このエントリーをはてなブックマークに追加 14 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip

machina (mάkɪnə) is a library designed for applying Deep Reinforcement Learning (DRL) to real world tasks. Deep Reinforcement Learning has seen a considerable increase in the number of available algorithms and policies. Development for real-world tasks is challenging due to the trial-and-error ap... 続きを読む

Amazonが開発者たちに機械学習を教えるために、縮小版自動運転車を発表 | TechCrunch Japan

2018/11/29 このエントリーをはてなブックマークに追加 40 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip TechCrunch JAPAN 機械学習 Amazon

Amazonは本日(米国時間11月28日)、開発者が機械学習を学ぶのを助けることを目的とした、完全に自律的な1/18スケールのレースカーAWS DeepRacerを発表した。定価は399ドルだが、現在は249ドルで提供されている。このレースカーは、強化学習(RL:Reinforcement learning)と呼ばれる機械学習技術を、開発者が文字通りハ... 続きを読む

Microsoftが公開したテキストアドベンチャーゲームで強化学習を行うためのツールTextWorldで人間が遊んでみた | Developers.IO

2018/08/15 このエントリーをはてなブックマークに追加 54 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip テキストアドベンチャーゲーム アドベンチャーゲーム 人間

はじめに 先月、Microsoftからテキストアドベンチャーゲームで強化学習を行うためのツールTextWorldが公開されました。 TextWorld: A learning environment for training reinforcement learning agents, inspired by text-based games - Microsoft Research テキストアドベンチャーゲームとは、アドベンチャーゲームと... 続きを読む

ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement Learni…

2018/03/24 このエントリーをはてなブックマークに追加 378 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 藤田康博 Preferred Networks Tips

ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement Learning 1. ゼロから始める深層強化学習 株式会社 Preferred Networks 前田新一, 藤田康博 2. チュートリアルでお話したいこと 15分 40分前田 藤田 (3) 最近の応用事例 (4) 強化学習を使いこなすためのTips (5) 学習のための... 続きを読む

ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement Learni…

2018/03/24 このエントリーをはてなブックマークに追加 378 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 藤田康博 Preferred Networks Tips

ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement Learning 1. ゼロから始める深層強化学習 株式会社 Preferred Networks 前田新一, 藤田康博 2. チュートリアルでお話したいこと 15分 40分前田 藤田 (3) 最近の応用事例 (4) 強化学習を使いこなすためのTips (5) 学習のための... 続きを読む

論文:Beating the World’s Best at Super Smash Bros. Melee with Deep Reinforcement Learning - うどん記

2017/02/25 このエントリーをはてなブックマークに追加 66 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip スマブラDX 論文 arXiv.org 深層強化学習 手法

2017 - 02 - 25 論文:Beating the World’s Best at Super Smash Bros. Melee with Deep Reinforcement Learning モデルフリー系の深層強化学習の手法を用いて スマブラDX のゲームAIを作ったという論文が出ていたので読んだ。以下はそのメモ。 概要 論文URL : https://arxiv.org/abs/... 続きを読む

深層強化学習ライブラリChainerRL | Preferred Research

2017/02/20 このエントリーをはてなブックマークに追加 159 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Preferred Research Chainer 藤田

Chainerを使った深層強化学習ライブラリChainerRLを公開しました. https://github.com/pfnet/chainerrl PFNエンジニアの藤田です.社内でChainerを使って実装していた深層強化学習アルゴリズムを”ChainerRL”というライブラリとしてまとめて公開しました.RLはReinforcement Learning(強化学習)の略です.以下のような最近の... 続きを読む

Deep Learning最新論文の再現コードを試行(DeepMindのA3C) - Itsukaraの日記

2016/12/25 このエントリーをはてなブックマークに追加 10 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip DeepMind Python DeepMind社 機械学習

2016 - 07 - 29 Deep Learning最新論文の再現コードを試行(DeepMindのA3C) 機械学習 ITのお勉強 Python 前回の記事 で書きましたように、DeepMind社の最新論文 Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning、16 Jun 2016 に書かれた手法A3C(Asynchronous Advan... 続きを読む

DQN (Code for Human-Level Control through Deep Reinforcement Learning)

2015/02/25 このエントリーをはてなブックマークに追加 24 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip DQN

Code for Human-Level Control through Deep Reinforcement Learning 続きを読む

論文紹介「Playing Atari with Deep Reinforcement Learning」 | 塚原裕史のブログ

2014/06/07 このエントリーをはてなブックマークに追加 12 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Q-Learning 論文 Deep learning 概要

本日、社内で行った論文紹介の資料です。この論文では、Deep Learning と Q-Learning とを融合する方法が提案されています。この概要のみを解説しています。 続きを読む

 
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