DQNの生い立ち ＋ Deep Q-NetworkをChainerで書いた - Qiita
はじめに そもそもDQNが作りたかったわけじゃなくて、他の目的でChainerを使いたかったのでその練習にDQNを書いたんですが、せっかくだし公開しようと思いました 公開しました 。またどうせ公開するなら、この機会にこれ（Q学習+関数近似）関連で持っている知識をついでに整理しようと思ってまとめました。 ニュース記事とかNatureとかNIPSの論文だけ読むと、DQN作ったDeepmind/Googleすげー！！！って感覚になりそうですが、強化学習的な歴史的経緯を考えると強化学習+深層学習になった、むしろかなり当然の成り行きで生まれた技術であることがわかります。（ATARIのゲームを人間以上のパフォーマンスでプレイするというのがビジュアル的にわかりやすかった$\leftrightarrow$問題設定が良かったというのもあります。） この記事ではNIPSとNatureの以下の２本の論文 ・ V
深層学習でニュース記事を分類する - Qiita
はじめに ニュース記事のBag-of-Words(BoW)から，カテゴリを予測するみたいなことをStacked Denoising Autoencodersでやってみました． データセット データセットはlivedoor ニュースコーパスを使います． 本コーパスは、NHN Japan株式会社が運営する「livedoor ニュース」のうち、下記のクリエイティブ・コモンズライセンスが適用されるニュース記事を収集し、可能な限りHTMLタグを取り除いて作成したものです。 らしいです． トピックニュース Sports Watch ITライフハック 家電チャンネル MOVIE ENTER 独女通信 エスマックス livedoor HOMME Peachy の計9つのカテゴリがあるので，9クラス分類問題になります． データ前処理 まず記事をBoWにする必要がありますが，これにはyasunoriさんのRa
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