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2017年1月7日のブックマーク (5件)

  • 遺伝的アルゴリズムxニューラルネットワーク(NeuroEvolution)でOpen AI Gymの二足歩行ロボを歩かせた話 - Qiita

    遺伝的アルゴリズムxニューラルネットワーク(NeuroEvolution)でOpen AI Gymの二足歩行ロボを歩かせた話遺伝的アルゴリズムMachineLearningDeepLearning強化学習OpenAIGym どうも、オリィ研究所(http://orylab.com/) の ryo_grid こと神林です。 今回は以前試してなかなかうまくいかなかったOpen AI Gymの二足歩行ロボの強化学習へ再チャレンジした話と、その中で知ったNEAT(NeuroEvolution of Augmenting Topologies)という手法について書きたいと思います。 前回のお話 DQN(Deep Q-learning Network)という、強化学習の手法を使って二足歩行ロボを歩かせようとしました。 結果として、学習自体は成されましたが、まともに歩くというところまではいくことができま

    遺伝的アルゴリズムxニューラルネットワーク(NeuroEvolution)でOpen AI Gymの二足歩行ロボを歩かせた話 - Qiita
  • 何故、日本人は定時に終わらせるということがルーズなんだろうか - nasust life blog

    http://www3.nhk.or.jp/news/html/20170106/k10010830751000.html http://www3.nhk.or.jp/news/html/20170106/k10010830751000.html中で長時間労働の問題が表に出てきている。電通社員の長時間労働による自殺で、ようやく表に出てきた感じだ。電通だけで無く日中の会社で、同じように長時間労働が蔓延している。ようやく国が重い腰を少しだけ上げたようだ。 これで気になったのは日人の仕事の時間の捉え方だ。日人は仕事を定時に終わらせるということにルーズな気質があることだ。自分でも定時に終わらせようと焦ったりしない。少しでも残業すれば終わるのであれば多少残業する。 定時に終わらせるということをルーズに捉えている。仕事の時間を守ろうとするならば定時に終わらせようとするはずだ。しかし平然と残

    何故、日本人は定時に終わらせるということがルーズなんだろうか - nasust life blog
  • 基礎技術の学習のモチベーションをどう保つか - $shibayu36->blog;

    最近、コンピュータサイエンスなどの基礎的な知識を学習するように心がけている。できる限り今後も長い期間役に立つ、寿命の長い技術や知識を付けておきたいためである。その一貫で アルゴリズムを学習 してみている。 学習をはじめて感じた課題 しかし、とりあえずアルゴリズムを学習してみると、学習を続けられるか分からないという課題も感じた。 寿命の長い技術であるほど、日々の開発にすぐに利用できないことが多い 例えばアルゴリズムを学んだとしても、それが役立つまでいくにはある程度長い時間が必要 日々の開発に利用できていないと、モチベーションをずっと保ち続けるのが難しい モチベーションが保てないと、結局途中で勉強をやめてしまい、日々の開発に利用できるレベルまでたどり着けない 流行りの技術とかは、すぐに開発に導入してみるとかができるので、とりあえずモチベーションは保ちやすい。しかし、数学とかアルゴリズムとかLi

    基礎技術の学習のモチベーションをどう保つか - $shibayu36->blog;
  • 僕がフリマアプリを創った理由

    なんと4年ぶりのブログ更新。 FRILのリリースと同時に『フリマアプリ』が生まれて、早4年が経ちました。 今、世間で一番有名なフリマアプリは何?っと聞かれたら「メルカリ」と答える人が大半かと思いますが、「フリマアプリ」というジャンルも、UIも「FRIL」がはじめて生み出したものでした。(それだけに勝ちきれなかった悔しさは、もちろんあります。) 自分自身、フリマアプリというサービスがここまでスタートアップ業界、スマホ業界のスターダムを駆け上がっていくとは予想していませんでした。 最近、楽天グループ入りしたこともあってか「どうしてフリマアプリを創ろうと思ったんですか?」と質問して頂くこと増えてきたので、振り返りも含めてフリマアプリを創ろうと思った理由を書こうと思います。 起業のきっかけ 僕が起業しようと決心したのは2011年末。 元々、起業したいという思いからネット業界に飛び込み、当時はVOY

    僕がフリマアプリを創った理由
  • 超人気アダルトサイトが1年を総まとめにした統計レポートを公開、総視聴時間は5246世紀分に相当