分散深層強化学習でロボット制御 - Preferred Networks Research & Development
新入社員の松元です。はじめまして。 “分散深層強化学習”の技術デモを作成し、公開いたしました。ロボットカーが0から動作を学習していきます！ まずはこの動画を御覧ください。 以下で、動画の見どころと、使っている技術を紹介します。 動画の見どころ Car 0(○の付いている車)が右折カーブの手前で減速する様子(右画面の白いバーのところが、ブレーキのところで赤くなっている。ニューラルネットはブレーキが最も多く報酬が得られると推測していることがわかる)。速い速度ほど報酬は大きいが、カーブを曲がりきれず壁にぶつかってしまうので学習が進むとカーブ手前でのみ減速するようになる。 目の前に車がいるときは一時停止して、いなくなってから加速する。 エチオピアには本当にこのような交差点があるらしい。 ぎりぎりですれ違う2台。学習途中ではすれ違いきれずにぶつかって倒れてしまうこともある(早送りシーン中に人が写って
関数型的正規表現マッチ - Preferred Networks Research & Development
最近ローソンでお菓子をたくさん買った田中です。 近頃読んで面白かった論文を紹介したいと思います。 A Play on Regular Expression 今年のICFPでFunctional Pearlとして発表されたものです。ICFP（International Conference on Functional Programming）というのは、関数プログラミングに関する国際学会で、Functional Pearlというのは、エレガントでためになる、関数プログラミングのテクニック集です。 この論文ではまず、正規表現マッチャを関数型言語(Haskell)でいかにエレガントに記述できるかが示されます。それから、エレガントさを保ったままの線形時間実装へ改良し、その実装がC++によるプロフェッショナルな実装(具体的にはGoogle re2)に匹敵するパフォーマンスを示すことが示されます。さら
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