強化学習入門 Part2 - TensorflowとKerasとOpenAI GymでPolicy Gradientを実装してみよう！ - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 「強化学習入門」の第2弾。今回は、強化学習の手法の一つ「Policy Gradient」について解説しています。加えて、「Policy Gradient」でTensorflow, Keras, OpenAI Gymを使ったCart Poleの実装内容もご紹介しています！ こんにちは、AI開発部の高橋です。今回は強化学習の手法の一つであるPolicy Gradientを説明します。そしてTensorflow, Keras, OpenAI Gymを使ってCartPoleを実装してみます。 目次 目次 1. はじめに 2. 適用例 3. Valued-Basedのおさらい 4. Policy-Based 5. 実装 6. Baseline 7. まとめ 8. 参考文献・コード 1. はじめに 強
ニューラルネットワーク、多様体、トポロジー - Qiita
Christopher Olah氏のブログ記事 http://colah.github.io/posts/2014-03-NN-Manifolds-Topology/ の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 近年、深層ニューラルネットワークには多くの興奮と関心が寄せられています。コンピュータビジョンなどの分野でブレークスルーとなる成果を達成したためです。1 しかし、それにはいくつかの懸念が残ります。そのひとつは、ニューラルネットワークが実際に 何を やっているかを理解することが、かなり難問であり得る、ということです。よく訓練されたネットワークは高品質の結果を達成しますが、どのようにしてそうしているかを理解することは困難です。ネットワークが失敗した場合、何がうまくいかなかったかについて理解することは難しいです。 一般的に深層ニューラルネットワークの挙動を理解することは困
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