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分散深層強化学習でロボット制御 - Preferred Networks Research & Development
新入社員の松元です。はじめまして。 “分散深層強化学習”の技術デモを作成し、公開いたしました。ロボットカーが0から動作を学習していきます！ まずはこの動画を御覧ください。 以下で、動画の見どころと、使っている技術を紹介します。 動画の見どころ Car 0(○の付いている車)が右折カーブの手前で減速する様子(右画面の白いバーのところが、ブレーキのところで赤くなっている。ニューラルネットはブレーキが最も多く報酬が得られると推測していることがわかる)。速い速度ほど報酬は大きいが、カーブを曲がりきれず壁にぶつかってしまうので学習が進むとカーブ手前でのみ減速するようになる。 目の前に車がいるときは一時停止して、いなくなってから加速する。 エチオピアには本当にこのような交差点があるらしい。 ぎりぎりですれ違う2台。学習途中ではすれ違いきれずにぶつかって倒れてしまうこともある(早送りシーン中に人が写って
アプリ開発の参考にしたい天才的アイディアアプリ10選
アプリ開発の勉強を始めてみたものの、何を作ればいいのか分からない。アプリ開発をしてみたいけれど、何ができるのかイメージがわかない。アプリ開発初心者の方からはそんな声がよく聞かれます。 何を作るのか考えることと、それを実現する方法を学ぶことは違いますので、それも当然です。そんなときは、天才的なアイディアにたくさん触れることがおススメです。優れたアイディアから学び、ときには盗み、アプリ開発の参考にしてみてください。 "CodeCampus"はオンラインプログラミングスクール No.1のCodeCampが運営するプログラミング未経験の方のための学習メディアです CodeCampとは？（受講生体験記） 「エンジニアは女性のキャリアとして魅力的」未経験からの転職体験記リモートワーク×多拠点居住の新しい生き方を実現する。元バレエダンサーの挑戦普通の文系大学生/営業職が、エンジニアへ転職し起業するまで成
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
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