- はじめに - この記事はDeep Learning Advent Calendar 2015の24日目の記事です. Deep Q-Network(DQN)がNIPSで発表されてから*1はや2年. DQNは, 深層強化学習として一分野を確立し, 機械学習分野自体の活発さ, Deep Learningの話題性も相まって, 怒涛の勢いで新しい研究成果が発表されています.*2 この記事では, DQNを物体認識タスクに応用したActive Object Localization with Deep Reinforcement Learning[ PDF ]について解説, 実装を行っていこうと思います.*3 (12/24現在まだ思うように実装が出来てませんすいません) - 背景 - そもそも物体認識タスクとは, 画像から特定の物体を検出するタスクの事を指します. 例えば, 私が昨年kazoo04
![Active Object Localization with Deep Reinforcementを作っている - Stimulator](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f203d9775a6b093ce95d9838dc966ea705f9adee/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fv%2Fvaaaaaanquish%2F20151225%2F20151225005241.png)