ビー玉にナットを接着した振り子で「ペンデュラムウェーブ」を作ってみました。 約1分おきにすべてが1列にそろいます。 計算でひもの長さを出しても全然綺麗にそろわず、何度も微調整をするのがとても大変で苦労したのでぜひ見てください!!… https://t.co/aAnWGd2RL7
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AIの想像力が人間を超えるとき。深層強化学習のブレイクスルー、D3RLの衝撃 2020.10.08 Updated by Ryo Shimizu on October 8, 2020, 11:13 am JST 「最近のAIがすごい」と言われてからもう6年ほどが経過した。 なかでも人目を引いたのは、なんといっても2016年のAlphaGoだろう。最難関ゲームの一つと言われる囲碁において、人間のトップ棋士に対しAIが圧勝したのである。 これは「深層強化学習」というAIだが、実際のところ、「深層強化学習」を実用的に利用した例はまだ少ない。 多くのAIベンチャーやAIベンダーが扱う「AI」技術は、古典的な統計解析か、時折ニューラルネットを使っているくらいで、「深層学習」ではあっても「深層強化学習」とは完全に別物である。ラジオもコンピュータも同じ電気で動くものだが別物であるのと同じだ。 深層強化学
はじめに Happy Holidays 🎉 NTTドコモの出水です.最終日の本記事では,ドコモR&Dチームで参加した強化学習コンペティションの取組みと活用方法をお届けします! コンペのテーマは「交通$\times$AI」で,タクシーの配車割当てや再配置 (Taxi dispatching & repositioning) を最適化するAIの開発でした🚖 Source : KDD Cup 2020 Reinforcement Learning Competition ドコモR&Dでは,データサイエンス分野の技術力向上を目的に,世界最高峰のデータ分析コンペティションKDD Cupへ毎年参加しています. 2019年は1部門で優勝,続く2020年は3部門で入賞を果たしました1. 世界最高峰のデータ分析競技会「#KDDCUP 2020」の3部門で入賞 2016年から参加を続け、今回の入賞は2年連
強化学習の評価でよく使われるAtariのゲームですが、ついに57全てのゲームで人間を超えた手法が現れたようです。 早速実装してみました。 ※ネット上の情報をかき集めて自分なりに実装しているので正確ではない点はご了承ください ※解釈違いの内容がある可能性もご注意ください(理解が追いついていない部分があります) コード全体 本記事で作成したコードは以下です。 github GoogleColaboratory(実行結果付き) ※GoogleColaboratoryはmultiprocessingの相性が悪いらしく1Actorのみの学習となります) ※MountainCarの学習をのせています 追記:自作フレームワークを作成しています。そちらの実装の方が正確なコードとなります。 目次 構成としては前半が技術解説で後半が実装の説明になります。 Agent57とは NGU(Never Give Up
今回はPanasonicのシェーバーを比較、紹介していきます。 目次 ES-RL34 各モデルとの比較 性能表 ES-RL15 各モデルとの比較 性能表 ES-RL34 発売日2018年9月 価格帯 価格.com ▫オススメポイント 各モデルとの比較 ▫上位モデルとの比較(ES-RT19) ▫下位モデルとの比較(ES-RL15) ▫前モデルとの比較(ES-RL32) ▫動画で見る場合はこちら [:embed] パナソニック ES-RL34-S メンズシェーバー(3枚刃) シルバー調 髭剃り シェーバー 性能表 スリット刃 スリット刃 マルチフィットアーク刃 ○ ヘッド部 刃フロート機構 外刃 ステンレス刃物鋼3枚刃 内刃 30°鋭角ナノエッジ内刃 トリマー シャープトリマー(45°) 駆動 方式 回転モーター駆動 電圧 AC100V 電源 充電・交流式 8時間充電 使用日数 約10日※1
強化学習では、ゲームなどの環境を探索しながら最適な行動を学習していく。複数の「Actor」による経験を「Learner」に送信し、モデルを更新していく強化学習の分散アーキテクチャでは、学習効率が高められる。 ただし、「IMPALA」といった、現行の分散強化学習アーキテクチャにはいくつかのボトルネックがあり、Googleが発表した「SEED RL」ではこれを解消しているという。 この新しい分散強化学習アーキテクチャでは、モデルでの推論を集中させてバッチ処理レイヤーを導入することで、計算コスト/通信量を削減し、数千台のマシンに拡張可能とのこと。 ・モデルの推論を一括してLearner側のGPU/TPUで実行環境内で経験をサンプリングするActorは、モデルで推論を実行して次のアクションを予測する。Actor自身で推論モデルを更新しつつ、経験が蓄積されるとこれをLearnerに送信。ここでモデル
AWS Machine Learning Blog Training a reinforcement learning Agent with Unity and Amazon SageMaker RL Unity is one of the most popular game engines that has been adopted not only for video game development but also by industries such as film and automotive. Unity offers tools to create virtual simulated environments with customizable physics, landscapes, and characters. The Unity Machine Learning A
DA事業本部の貞松です。各所アドベントカレンダーもいよいよ終盤です。 本記事は『機械学習 on AWS Advent Calendar 2019』24日目のエントリーです。 クラスメソッド 機械学習 on AWS Advent Calendar 2019 - Qiita クラスメソッド 機械学習 on AWS Advent Calendar 2019 | シリーズ | Developers.IO 今回はSageMaker RLを用いてtic-tac-toe(3目並べ)エージェントの強化学習モデルを作成します。 SageMaker RLの概要 SageMaker RLを使用するメリット 通常のSageMakerと同様にマネージドなインフラストラクチャやトレーニングジョブ、エンドポイントのデプロイなどを利用することで、強化学習に関係する処理の構築に集中することができます。 また、AWSから提供
Value-Aided Conditional Supervised Learning for Offline RL Jeonghye Kim, Suyoung Lee, Woojun Kim, and Youngchul Sung. arXiv, 2024. Towards an Information Theoretic Framework of Context-Based Offline Meta-Reinforcement Learning Lanqing Li, Hai Zhang, Xinyu Zhang, Shatong Zhu, Junqiao Zhao, and Pheng-Ann Heng. arXiv, 2024. DiffStitch: Boosting Offline Reinforcement Learning with Diffusion-based Traj
1. はじめに 以前紹介した友人が開発しているTensorFlow 2.x 向け強化学習ライブラリTF2RLが、諸々整備してバージョン1.0に到達しました🎉 (いつの間にかスターも300超えていてすごい!) バージョン1.0到達以降も、まだまだ様々な強化学習アルゴリズムを追加しようと開発が進んでいます。(この記事を準備している間にも、v1.1.0が公開されてます。) インストール方法や基本となる使い方は、公式ReadMeや、前の記事を読んでいただければと思うので、この記事では割愛します。 この記事では、私もお手伝いさせてもらって整備したアルゴリズム以外の部分について紹介します。 2. マルチプラットフォームテスト (PR 97) GitHub Actions によって、Windows/macOS/Ubuntu のマルチプラットフォームで、push や pull requestの度にユニッ
南極昭和基地との交信証 2021年6月と10月に交信した 第62次南極地域観測隊 から紙媒体のQSLカードが届きました。 交信から2年近くが経っていますが、業務の合間をぬっての交信とカード発行作業ですから、感謝の気持ちでいっぱいです。 それが、こちら! 私に届いた2枚は、どちらもこのペンギンのデザインでした。 「ロンビックアンテナのふもとでたたずむペンギンたち」と写真説明が裏書きされています。 交信後すぐに届いた eQSLカード のデザインは、こちらでした。 国内の記念局から届いたQSLカード 国際警察協会(International Police Association= IPA )は、1950年に発足した警察職員(OBを含む)の友好親善と国際交流を通じて安全で平和な国際社会の実現に貢献しようとするボランティア団体だそうです。 海外から届いた美しいQSLカード 2020年10月に交信した
Welcome to the Tonic RL library! Please take a look at the paper for details and results. The main design principles are: Modularity: Building blocks for creating RL agents, such as models, replays, or exploration strategies, are implemented as configurable modules. Readability: Agents are written in a simple way with an identical API and logs are nicely displayed on the terminal with a progress b
[レポート] Amazon SageMaker RL: Solving business problems with RL and bandits #AIM404 #reinvent 最初に こんにちは、データアナリティクス事業本部のyoshimです。 今日はre:Invent2019にて行われた「Amazon SageMaker RL: Solving business problems with RL and bandits」というワークショップの内容についてご紹介するエントリーを書こうと思います。 ワークショップ概要 本ワークショップの概要は下記の通りです。 In reinforcement learning (RL), an RL agent learns in an interactive environment by trial and error using feedback
2013年4月6日から2014年3月29日まで放送された TVアニメ『プリティーリズム・レインボーライブ』の10周年を記念し、シリーズ初の単独大型展示会 『プリティーリズム・レインボーライブ10周年展〜Lovely days for future〜』 を2024年3月1日(金)より、有楽町マルイ8F SPACE 7・8 にて開催します。 本展は『ハッピーレイン♪』プリズムストーン卒業ライブのアフターパーティーの会場をイメージし、お客様を次のプリズムストーン新中学生店長としてお招きするというコンセプトの展示会となっております。 キャラクターデザイン松浦麻衣氏描き下ろしのオリジナルイラスト、各種映像、ゲーム筐体の展示、作中の印象的なシーンを再現したフォトスポットや、登場したアイテムの再現展示、ぬいぐるみ・アクリルスタンドの撮影スポット、貴重な設定資料の展示、メインキャストと監督からのここでしか
概要 pygameでボール反射ゲームを作ったので、このゲームをAIでプレイさせようと思います。 自分で操作しているボール反射ゲーム↓ 環境 windows10 Python(Anaconda) ライブラリインストール AnacondaのCMD.exePromptを起動してcondaとpipで必要なライブラリをインストールしましょう。 conda install tensorflow conda install keras pip install gym pip install keras-rl pip install keras-rl2 Keras-rlとOpenAIgym Keras-rl 深層学習用ライブラリであるkerasを用いて、深層強化学習のアルゴリズムを実装したライブラリ。 OpenAIgym 強化学習アルゴリズムの開発と評価のためのプラットフォーム。 強化学習では「エージェン
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker RL を利用した Unity 上での強化学習エージェントの作成 Unityはゲーム業界をはじめ、映画や自動車業界など幅広い分野で利用されている仮想環境エンジンです。ユーザーはUnityで提供されるツールを通して、独自の物理法則、地形、キャラクターを作成することが可能です。Unity Machine Learning Agents Toolkit (ML-Agents)はオープンソースプロジェクトで、Unityで構築した仮想環境内で動作する強化学習エージェントを作成することが可能です。強化学習とは機械学習の一種であり、エージェントはある環境上の一連のアクションに対して受け取る総報酬を最大化するための方策を学習します。SageMakerにおける強化学習の取り組みについてはこちらのブログを参照ください。Unity
アブダビ自律走行レーシングリーグ(A2RL)は、長い開発期間を経て、アブダビのヤス・マリーナ・サーキットで初のレースを4月27日に開催する。 A2RLは全く新しいタイプのモータースポーツを誕生させるだけでなく、自律走行技術の開発に新しい波を起こすことを期待している。 A2RLは、エンジニア、科学者、そして元F1ドライバーのダニール・クビアトからなるチームを結集し、最先端のレーシングカーを自らの意思を持つマシンに変えようとしている。 ベースとなるマシンは、日本のスーパーフォーミュラで使われているSF23だ。ダラーラ製のシャシーに、最高出力550PSの2.0リッター直4ターボエンジンを搭載し、6速ギヤボックスが組み合わされる。 現在はEVA24と呼ばれているマシンのコックピットに、人間のドライバーは座らない。代わりにGPSやカメラ、センサー、コンピュータなど膨大な数のテクノロジーが、マシンの心
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