Microsoftのディープラーニングチームが開発したAIが、「パックマン」より複雑な「ミズ・パックマン」の最高スコア、201面での999,999点を打ち出した。 米Microsoftの研究部門であるMicrosoft Researchは6月14日(現地時間)、「強化学習」採用の人工知能(AI)で、家庭用ゲーム機「Atari 2600」版の1980年代のゲーム「Ms. Pac-Man」(ミズ・パックマン)で99万9990という最高スコアを打ち出したと発表した。 201面でのこのスコアが最高点であることは、達成後スコアが0に戻ったことで判断した。 ミズ・パックマンは、1981年に人気ゲーム「パックマン」のクローンとして開発され、後にナムコに公認されたアーケードゲーム。ゴーストの動きがランダムだったり、フルーツも迷路内を移動するなど、オリジナルパックマンより難しい。 コンプリートに成功したのは
Macでよく使うコマンドのエイリアスを作ろうと考えました。 エイリアスを設定することでコマンドの入力効率が改善し、ターミナルの作業スピードが向上します。 エイリアスを作成 まずはls -laコマンドのエイリアスをlaとllに指定しました。
EDIT: 2018/06/19 pipenvについて追記 本記事は社内向けに書いた文章を修正したものである。 世の中にある代表的な「Python環境管理ツール」に virtualenv, pyenv, venv, pipenv の4つがある。これらをGoogleで検索すると使い方が書かれたページばかりが出てきて、それらの違いや使い分けを解説する記事は少ない。 本当は必要ではないのに「pyenvは便利」のような謳い文句で何となく使わせる記事や、古い情報を元に書いた「一見新しそうに見える記事」も多く見られる。 この記事では、中立・実用重視な視点から各ツールを解説し、筆者が考えうるベター(ベストは人それぞれ)な組み合わせについて書く。 なおAnacondaは初学者が使うにはおすすめできない。Anacondaについての筆者の解釈は末尾にあるためそちらも参照されたい。 本記事公開後いくつか近い話題
Impact Factor (インパクトファクター;IF) とは、Web of Science Core Collection収録の雑誌を対象とした評価指標の一つで、学術雑誌の影響力を示すものです。 IFの数値は、ある雑誌に掲載された論文が、特定の一年間に平均的にどのくらい引用されたのかを示しています。 ★注意点★ IFは雑誌の影響力であって、個々の論文の影響力ではありません。 また、2年分の論文の引用回数を元に算出するものなので、引用されるのに時間がかかる分野の場合は、5年Impact Factorを見る必要があるかもしれません。
はじめに 前回Chainerの新機能、trainerを使ってCIFAR-10の画像分類に挑戦しようとしたのですが、マシンパワーの都合上、動作を確認できずに終わってしまいました。 そこで今回はMNISTを使ったAutoencoderの作成を通してtrainerの使い方を確認していこうと思います。 Autoencoderに関してはこちらの記事を参考にしました。 【ディープラーニング】ChainerでAutoencoderを試して結果を可視化してみる。 ChainerでDeep Autoencoderを作ってみる 実装 MNISTの手書き文字1000個を入力とし、隠れ層を1層通して入力と等しくなるような出力を得るネットワークを作成します。 コード全体はこちらにあげています。 ネットワーク部分 隠れ層のユニット数は64まで絞っています。 また、hidden=Trueで呼び出すと隠れ層を出力できるよ
この記事は何? SlackerというSlack APIのPythonラッパーを使ってslack botを作ったときのメモです. Slackerを使った簡単なbot例 まず,Slackerをインストールします. pip install slackerSlackerについては,公式サイトを参照してください. github.com 次に,slack api tokenを発行します. Slack Web API | Slackにアクセスし,Generate test tokensをクリックすると発行できます. 得られたslack api tokenを環境変数にSLACK_API_TOKENとして設定しておきます. Slackerの公式サイトを参考に,"hello from slacker"とpostするだけのbotを作ります. 先程環境変数に設定したslack api tokenをスクリプト内で読
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