深層学習用ライブラリを自作して二足歩行を学習させてみた – EL-EMENT blog
WebGLとCUDAで動く深層学習用のライブラリを作って深層強化学習 (Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG) で二足歩行を学習させました。学習環境の作成にはOimoPhysicsを使いました。 開発の経緯や以下実装方法、学習結果などです。例によって怪しい個所へのツッコミは歓迎です。 >> Open Repository on GitHub これまでの流れ 前回の続きです。前回作ったプログラムを拡張してライブラリ化、その上で強化学習を行うプログラムを作成、WebGLとCUDAに対応させて二足歩行を学習といった流れになりました。 全結合NNから計算グラフへ 前回のプログラムでは全結合ニューラルネットワークに対する偏微分の計算方法をハードコーディングで実装していたため、全結合NN以外のモデルを使った学習ができませんでした。そこで、より一般的なモデルに
GPGPUでオイル時計のシミュレーションを作ってみた – EL-EMENT blog
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