Pytorchのニューラルネットの書き方 - HELLO CYBERNETICS
はじめに 簡単なフィードフォワードニューラルネットワーク nn.Module nn.Module part2 Sequential Sequential part2 nn.ModuleList 次回は はじめに Pytorchはニューラルネットを柔軟に設計できるように、様々な実装の方法が提供されています。今回はその中でも基本的な書き方をいくつか紹介することにします。書きたいニューラルネットの規模やカスタマイズしたい内容によって書き方を変えれば、効率よく素早いコーディングが可能になるはずです。 前提として以下がimportされている状態で進めます。 簡単なフィードフォワードニューラルネットワーク 今回は隠れ層が2つで、出力層が1つの3層フィードフォワードニューラルネットワークを例に使います。 nn.Module nn.Moduleを継承して書くスタイルは、Chainerでchainer.Ch
作りながら学ぶ強化学習 -初歩からPyTorchによる深層強化学習まで|Tech Book Zone Manatee
株式会社電通国際情報サービス ⼩川雄太郎 株式会社電通国際情報サービス（ISID）、技術本部 開発技術部に所属。ディープラーニングをはじめとした機械学習関連技術の研究開発・技術支援、およびHR techに関するデータ解析を業務とする。明石高専、東京大学工学部を経て、東京大学大学院新領域創成科学研究科、神保・小谷研究室にて、脳機能計測および計算論的神経科学の研究に従事し、2016年博士号（科学）を取得。東京大学特任研究員を経て、2017年4月より現職。JDLA DeepLearning for GENERAL 2017。 2018.04.03 作りながら学ぶ強化学習 -初歩からPyTorchによる深層強化学習まで 第15回 CartPole課題で深層強化学習DQNを実装 SEやプログラマ、エンジニア、一般の方を対象に、少しずつ実際にプログラムを作りながら、強化学習および深層強化学習について解
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