深層強化学習：ピクセルから『ポン』 – 後編 | POSTD
前編はこちら： 深層強化学習：ピクセルから『ポン』 – 前編 起こっていないこと さて、方策勾配を使って生のピクセルから『ポン』をプレイする方法を学びましたが、ご理解いただけましたね。この手法は推測してチェックするという手間のかかるやり方で、”推測”は最新の方策からロールアウトをサンプリングすることを意味し、”チェック”は良い結果を導くアクションを促すこと意味します。大枠では、これは強化学習の問題への最先端のアプローチです。このような振る舞いを学習できるということは感動的です。しかしあなたが直感的にアルゴリズムを理解していて、どのように機能するか知っているとしたら、少しがっかりしてしまうのではないでしょうか。具体的に、機能しないのはどういうところでしょうか。 これと比較して、人間は『ポン』のプレイ方法をどのように学習するでしょうか。おそらくあなたはゲームを見せ、次のように言います。「パドル
深層強化学習：ピクセルから『ポン』 – 前編 | POSTD
(訳注：2016/6/28、記事を修正いたしました。) 本記事は、もう随分と前から投稿したいと思っていた強化学習（RL）に関するものです。RLは盛り上がっています。皆さんも既にご存知のこととは思いますが、今やコンピュータは ATARI製ゲームのプレイ方法を自分で学習する ことができ（それも生のゲーム画像のピクセルから！）、 囲碁 の世界チャンピオンにも勝つことができます。シミュレーションの四肢動物は 走って飛び跳ねる ことを学習しますし、ロボットは明示的にプログラミングするのが難しいような 複雑な操作のタスク でも、その実行方法を学習してしまいます。こうした進歩はいずれも、RL研究が基となって実現しています。私自身も、ここ1年ほどでRLに興味を持つようになりました。これまで、 Richard Suttonの著書 で勉強し、 David Silverのコース を通読、 John Schulm
Control and configure Docker with systemd | Docker Docs
{ switch(e.key) { case 'k': if (e.metaKey || e.ctrlKey) { e.preventDefault() open = !open; if (open) { document.body.classList.add('overflow-hidden'); } else { document.body.classList.remove('overflow-hidden'); } } } }"> OverviewGet Docker Docker Desktop Overview Install MacUnderstand permission requirements for MacWindowsUnderstand permission requirements for WindowsLinux Installation per Linux d
レガシーソフトウェア改善ガイドを読んだ - はこべにっき ♨
めっちゃ似た名前の"レガシコード改善ガイド"とは別の本。レガシーコード改善ガイドは結構前の本だけど、このレガシーソフトウェア改善ガイドは去年刊行されたばかりだ。hitodeくんと会話してて気運が高まったので読んだ。 レガシーソフトウェア改善ガイド (Object Oriented Selection) 作者: クリス・バーチャル,吉川邦夫出版社/メーカー: 翔泳社発売日: 2016/11/11メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る この本は、レガシーソフトウェアがメインのテーマにしているけれど、古びてどうにもならなくないソフトウェアプロジェクトへの対処のみにフォーカスしているのではなく、普段から開発しているコードをどうやって継続して進化させられるかといった内容が主で、どんなソフトウェアエンジニアにも勧められそう。 この本の章の構成をみると、大きくはリファクタリングに関
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