深層強化学習ライブラリChainerRL - Preferred Networks Research & Development
Chainerを使った深層強化学習ライブラリChainerRLを公開しました． https://github.com/pfnet/chainerrl PFNエンジニアの藤田です．社内でChainerを使って実装していた深層強化学習アルゴリズムを”ChainerRL”というライブラリとしてまとめて公開しました．RLはReinforcement Learning（強化学習）の略です．以下のような最近の深層強化学習アルゴリズムを共通のインタフェースで使えるよう実装してまとめています． Deep Q-Network (Mnih et al., 2015) Double DQN (Hasselt et al., 2016) Normalized Advantage Function (Gu et al., 2016) (Persistent) Advantage Learning (Bellemar
Googleの人工知能「DQN」が人間より上手にプレイできるゲームとできないゲームの境界線
Googleが開発中のゲーム専用人工知能「DQN(deep Q-network)」は、人工知能自身がゲームをプレイしながら学び、人間以上に腕前を上達していくことが可能です。そんなDQNがさまざまなゲームをプレイした結果、人間以上にうまくプレイできるゲームとそうではないゲームが存在することが明らかになりました。 Google DeepMind Blog Deep Reinforcement Learning https://deepmind.com/blog 人間は、体の運動制御などの簡単なタスクから、ハイレベルな認知的タスクまで、幅広いレベルのタスクを解決することができます。Googleの人工知能開発会社「DeepMind」では、人間と同レベルのパフォーマンスや普遍性を備えた人工知能の開発を目標としています。DeepMindが開発しているゲーム専用人工知能の「DQN」は、ゲームプレイ中に何
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
