深層強化学習ライブラリChainerRL - Preferred Networks Research & Development
Chainerを使った深層強化学習ライブラリChainerRLを公開しました． https://github.com/pfnet/chainerrl PFNエンジニアの藤田です．社内でChainerを使って実装していた深層強化学習アルゴリズムを”ChainerRL”というライブラリとしてまとめて公開しました．RLはReinforcement Learning（強化学習）の略です．以下のような最近の深層強化学習アルゴリズムを共通のインタフェースで使えるよう実装してまとめています． Deep Q-Network (Mnih et al., 2015) Double DQN (Hasselt et al., 2016) Normalized Advantage Function (Gu et al., 2016) (Persistent) Advantage Learning (Bellemar
PythonによるDeep Learningの実装（Dropout + ReLU 編） - Yusuke Sugomori's Blog
久しぶりのブログ更新となります。 今回は、Dropout + ReLU のコード（python）を紹介します。 最近の Deep Learning 界隈は、もっぱらDropoutと新しい活性化関数の組み合わせが多いみたいですね。 しばらく触れないでいる内に、以前は最前線だった Deep Belief Nets や Stacked Denoising Autoencoders がすっかり下火になってしまったようで…。 Dropout + ReLU や Dropout + Maxout などが流行っているみたいですが、これは結局、いかに疎な（sparseな）ニューラルネットワークを構築できるかが学習の鍵になっている、ということなのでしょう。シンプルが一番というべきなのでしょうか…。 ともあれ、Dropoutは実装が難しくないのは嬉しい限りです。 ReLU (Rectified Linear U
PyData Tokyo Meetup #1でCaffeとmafについて発表しました - Preferred Networks Research & Development
10月30日のPyData Tokyo MeetUp #1にて「Caffeとmafを用いたディープラーニング開発・実験方法」というタイトルで発表を行いました。 当日の発表に関する情報はconnpassにまとめられています（私以外の発表の資料へのリンクや当日のUstreamでの配信へのリンクもあります）。また、当日までのtwitterの反応はtogetterにもまとめられています。 PyData Tokyo Meetup #1 – Deep Learning(connpass) PyData Tokyo MeetUp #1(togetter) 発表資料はSlideShareで公開しています（当日きちんと答えられなかった質問の回答を資料の最後に追記しました）。 今回はディープラーニングライブラリの中でも特に開発が活発に行われているCaffeと、PFI/PFNで開発している実験ビルドツールのma
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
株式会社Preferred Infrastructure
