エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
HandyRLの使い方 - Qiita
Qiita 初投稿です。研究で HandyRL を使うことになったので、使い方などを備忘録としてまとめようと思い... Qiita 初投稿です。研究で HandyRL を使うことになったので、使い方などを備忘録としてまとめようと思います。HandyRL を使ってみたいけどやり方が分からない人の参考になればと思います。 目次 HandyRLとは 使い方 - 準備 - 実行 応用 - 2台の計算機を使って並列学習をする - 学習の勝率の可視化 そのほか - パラメータの詳細 - 参考文献 HandyRLとは HandyRL は DeNA が開発した最新の並列強化学習のフレームワークです。 この HandyRL は 「誰でも強化学習を手軽に扱える」「対戦ゲームにおいて強くて勝てるAIが作れる」「並列度を上げて学習がスケールする」ことの3つを目指して開発されたらしいです(参考元)。実際に kaggle で行われた Hungry Geese コンペティション(ヘビのゲーム)で優勝もしている強くて勝てるAIです。本当に