[Python]強化学習(DQN)を実装しながらKerasに慣れる - Qiita
はじめに この記事はいまさらながらに強化学習(DQN)の実装をKerasを使って進めつつ，目的関数のカスタマイズやoptimizerの追加，複数入力など，ちょっとアルゴリズムに手を加えようとした時にハマった点を備忘録として残したものです．そのため，DQNの解説記事というよりも初心者向けKerasTipsになります． 実行環境 Python3.5.2 Keras 1.2.1 tensorflow 0.12.1 DQNとは DQN(DeepQNetwork)がDeepMindから発表されて2年以上経つので，もはやいたる所に解説記事や実装サンプルがあり，ここでの詳しい解説は不要だと思います．が，ざっくり言うと，Q-Learningという強化学習手法のQ関数部分を，深層学習により近似することで、動画像から直接Q値を推定することを可能にした学習手法です． DQNの理論としては ゼロからDeepまで学
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Pythonで書けるDeepLearningのライブラリを比較してみた - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 ChainerのAdvent Calendar第16日目です。 DeepLearningのライブラリの比較を行ってみました。 Chainer Advent Calendar 2015 - Qiita ライブラリ紹介 Chainer chainer.org 日本製PFIが開発したライブラリ。個人的には書きやすくて結構好き。 時系列ニューラルネットワークが組みやすいことを売りにしている。 Tensorflow Googleが公開したライブラリ https://www.tensorflow.org/www.tensorflow.org Googleが公開したことで、評判のライブラリ。 やたらとニュースになるほど凄かったが、果たして他とくらべてどうなのか。 Lasagne github.com Theanoを基盤として書きやすくしたライブラリ Kag
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