KerasでMNISTの手書き画像を３つの方法で表示してみる - 人工知能と競プロやってくブログ
はてなブログ最初のエントリーなんで、お試しがてら書いてみます。 MNISTといえば「深層学習業界のHelloWorld!」と言われる定番データセット。 とりあえずKerasを入れたらexamplesに入ってるmnist_cnn.pyとかを、みんな動かしてみてると思います。 かくいう私も学習は回してましたが 「そういえば、学習は回しても中身を表示したことないな？」 と思い、どうやるか調べて試してみました。 PILを使ったMNIST手書き画像の簡単表示 下記のコードを実行するとMNISTの手書き画像が4枚表示されます。 これがMACで実行してみた画像。 けっこう簡単に表示はできんのね。 import keras from keras.datasets import mnist import numpy as np from PIL import Image # 文字画像表示 def img_s
DQNをKerasとTensorFlowとOpenAI Gymで実装する
はじめに 少し時代遅れかもしれませんが、強化学習の手法のひとつであるDQNをDeepMindの論文Mnih et al., 2015, Human-level control through deep reinforcement learningを参考にしながら、KerasとTensorFlowとOpenAI Gymを使って実装します。 前半では軽くDQNのおさらいをしますが、少しの強化学習の知識を持っていることを前提にしています。 すでにいくつか良記事が出ているので紹介したいと思います。合わせて読むと理解の助けになると思うので、是非参考にしてみてください。 DQNの生い立ち ＋ Deep Q-NetworkをChainerで書いた DQNが生まれた背景について説明してくれています。Chainerでの実装もあるそうです。 ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 タイトルの通り、ゼロからDeepま
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