【強化学習】DQNを秒速で扱える『ChainerRL』使い方メモ - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです！ 強化学習って知ってますか？ 「AlphaGoが、碁の世界王者を破った」 などと最近脚光を浴びている機械学習技術ですね。 私のブログでも何回か関連記事を出しているのですが、 今回は、Chainerで強化学習を簡単に扱えるツール、「ChainerRL」を使ってみました！ なかなか便利だったので使い方を解説やまとめ、Tipsを加えながらメモしてみました。 (コードはjupyter準拠なので、上から順番にコピペすると基本は動くはずです) これから強化学習やってみたいという人は、これで強化学習がどんなものか試してみるのもいいかもしれません！ 強化学習って？ chainerrl Setup 必要なライブラリをimportする environmentの設定 environmentに必要な要件(最低限) 今回使うもの Agentの設定 ChainerRLでデフォで実装されている
【Day-17】DeepLearning系ライブラリ、『Keras』の使い方まとめ(2.x対応版) - プロクラシスト
【最終更新 : 2017.12.17】 ※以前書いた記事がObsoleteになったため、2.xできちんと動くように書き直しました。 データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 17日目。 16日目に、1からニューラルネットを書きました。 それはそれでデータの流れだとか、活性化関数の働きだとか得るものは多かったのですが、Kerasと言うものを使ってみて、何て素晴らしいんだと感動してしまいました 今まで苦労して数十行書いていたものが、わずか3行で書ける！ 正直、スクラッチで書く意味って、理解にはいいけど研究や分析には必要あんまないんですよね。車輪の再発明になるし。 と言うわけで、使えるものはどんどん使っていこうスタンスで、今日はKerasの紹介です！ Tutorial+気になった引数を掘り下げて補足のような感じで書いています。 ちなみに、各部のコード以下をつなぎ合わせるとmnistの分類器が動くよ
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