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[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
koma_g 2017/11/23
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ディープラーニング実践入門〜 Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
ディープラーニング実践入門～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。はじめまして。宮本優一と申します。最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、「なんか難しそう」「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」という声が聞こえてきます。そこで！この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を
koma_g 2017/10/11
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