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『qiita.com』

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  • 720万手をディープラーニングで学習したオセロAIをChainerで作ってみた - Qiita

    7 users

    qiita.com/Matchlab

    ちょっと前のニュースになってしまいますが、AlphaGoが世界チャンピョンに3連勝したのはすごかったですよね。それに触発されて、今回は同じボードゲームのオセロのAIを作ってみました。 なぜオセロにしたかというと、コンピュータリソースが足りない!!からです。AlphaGoの開発では50GPUで3週間というとてつもないことをしていますが、そんなの個人では絶対不可能です。そこで碁盤が小さくルールも簡単なオセロを選びました。 AlphaGoを話題にあげましたが、AlphaGoとは使っている技術が違います。AlphaGoは教師あり深層学習と、深層強化学習と、モンテカルロ木探索の3つを組み合わせていますが、今回は教師あり深層学習のみを使っています。性能は出ませんが、逆に、アルゴリズムがとてもシンプルなので、今聞いた後半の2つを知らない方でも(私も深層強化学習は分かりますがモンテカルロ木探索はよく分かり

    • テクノロジー
    • 2017/09/04 11:44
    • game
    • あとで読む
    • ディープじゃないディープラーニングをNumPyのみで超簡単実装してみた - Qiita

      5 users

      qiita.com/Matchlab

      ディープラーニングの本質を理解するためには、ゼロから実装してみることが大切ですが、MNISTはCNNを実装するのが大変ですし、学習に時間もかかります。 そのため、今回はIrisデータセットを使い、3層(中間層で数えると1層)の”ディープじゃない”ディープラーニング、つまりただのニューラルネットワークを超簡単に実装してみました。 ミニバッチではなくバッチ学習ですが、ちゃんと(確率的ではないですが)勾配降下法も、誤差逆伝搬法も入ってます。 なお、ディープラーニングの理論については僕の愛書のゼロから作るDeep Learningを読んでみてください。本当にわかりやすい最高の良書です。 詳細 パソコンで図を描くのが得意ではないので手書きですみません。 メインはソースってことでお願いします。 また、Irisのデータは英語版のWikipediaに載っているものをランダムに並び替えました。 ソースコード

      • テクノロジー
      • 2017/05/14 20:08
      • 機械学習のライブラリを片っ端からpipで入れまくる(Ubuntu) - Qiita

        6 users

        qiita.com/Matchlab

        知っているライブラリを片っ端からpipで入れまくっちゃいます。pip万歳! 新しいライブラリ見つけたらどんどん追加します。 pip本体のインストール $ sudo apt-get install python-pip pipの使い方 なぜか僕の環境では$ sudo -H pip install pip ライブラリ名としないと上手く行かないんですが、 他のサイトなどでは$ pip install ライブラリ名と書いてあるので、以下はこっちで行きます。 僕と同じくsudo必要な人いないのかなぁ〜 科学技術計算のライブラリ ライブラリ:numpy, scipy, pandas, matplotlib, scikit-image pip install numpy scipy pandas matplotlib scikit-image 機械学習 ライブラリ:chainer, tensorflow

        • テクノロジー
        • 2017/01/01 21:26
        • python

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