DeepMind Lab : 3D AI 学習環境 – ClassCat® AI Research
DeepMind Lab : 3D AI 学習環境 翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション 作成日時 : 04/19/2017 * 本ページは、github 上の DeepMind/Labの README.md を動作確認・翻訳した上で適宜、補足説明したものです： https://github.com/deepmind/lab/blob/master/README.md * ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。 DeepMind Lab は学習エージェントのための挑戦的な 3D ナビゲーションとパズル解法タスクを提供します。その主な目的は人工知能、特に深層強化学習における研究のためのテストベッドとしての役割を果たすことです。 Linux 上で始めましょう bazel.io から B
TensorFlow : RNN – リカレント・ニューラルネットワーク & LSTM （コード解説） – ClassCat® AI Research
データのダウンロードと準備 このチュートリアルに必要なデータは Tomas Mikolov の web ページからの PTB データセットの data/ ディレクトリにあります : http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/simple-examples.tgz データセットは既に前処理されていて、文の最後のマーカーと珍しい単語のための特殊なシンボル (<unk>) を含む、全体で 10000 の異なる単語を含みます。 ニューラルネットワークが処理しやすいようにこれら全部を reader.py で一意の整数識別子に変換します。 ptb_word_lm.py#main は、最初に reader.py#ptb_raw_data を呼び出してデータセットを取得します。 def main(unused_args): if not FLAGS.data_path
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