ビー玉にナットを接着した振り子で「ペンデュラムウェーブ」を作ってみました。 約1分おきにすべてが1列にそろいます。 計算でひもの長さを出しても全然綺麗にそろわず、何度も微調整をするのがとても大変で苦労したのでぜひ見てください!!… https://t.co/aAnWGd2RL7
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AIの想像力が人間を超えるとき。深層強化学習のブレイクスルー、D3RLの衝撃 2020.10.08 Updated by Ryo Shimizu on October 8, 2020, 11:13 am JST 「最近のAIがすごい」と言われてからもう6年ほどが経過した。 なかでも人目を引いたのは、なんといっても2016年のAlphaGoだろう。最難関ゲームの一つと言われる囲碁において、人間のトップ棋士に対しAIが圧勝したのである。 これは「深層強化学習」というAIだが、実際のところ、「深層強化学習」を実用的に利用した例はまだ少ない。 多くのAIベンチャーやAIベンダーが扱う「AI」技術は、古典的な統計解析か、時折ニューラルネットを使っているくらいで、「深層学習」ではあっても「深層強化学習」とは完全に別物である。ラジオもコンピュータも同じ電気で動くものだが別物であるのと同じだ。 深層強化学
はじめに Happy Holidays 🎉 NTTドコモの出水です.最終日の本記事では,ドコモR&Dチームで参加した強化学習コンペティションの取組みと活用方法をお届けします! コンペのテーマは「交通$\times$AI」で,タクシーの配車割当てや再配置 (Taxi dispatching & repositioning) を最適化するAIの開発でした🚖 Source : KDD Cup 2020 Reinforcement Learning Competition ドコモR&Dでは,データサイエンス分野の技術力向上を目的に,世界最高峰のデータ分析コンペティションKDD Cupへ毎年参加しています. 2019年は1部門で優勝,続く2020年は3部門で入賞を果たしました1. 世界最高峰のデータ分析競技会「#KDDCUP 2020」の3部門で入賞 2016年から参加を続け、今回の入賞は2年連
強化学習の評価でよく使われるAtariのゲームですが、ついに57全てのゲームで人間を超えた手法が現れたようです。 早速実装してみました。 ※ネット上の情報をかき集めて自分なりに実装しているので正確ではない点はご了承ください ※解釈違いの内容がある可能性もご注意ください(理解が追いついていない部分があります) コード全体 本記事で作成したコードは以下です。 github GoogleColaboratory(実行結果付き) ※GoogleColaboratoryはmultiprocessingの相性が悪いらしく1Actorのみの学習となります) ※MountainCarの学習をのせています 追記:自作フレームワークを作成しています。そちらの実装の方が正確なコードとなります。 目次 構成としては前半が技術解説で後半が実装の説明になります。 Agent57とは NGU(Never Give Up
動かない・使い方わからない等あればお気軽にご連絡ください DL/RL研究のこんな問題を解決します! ディープラーニングの環境構築がつらい GPUが認識されない... (特にlibcudnn.so.*周り) ライブラリ公式のdockerが使い勝手悪い!でもカスタマイズはつらい... サーバーでのレンダリングで沼ってる 親の顔より見た .render() のエラー GUIが見れないから、毎回gifで保存してscp... あてはまる方はぜひ & 普段使い用としてもおすすめです! 本 dockerimage の概要 最新の TensorFlow & PyTorch ローカル感覚で動かせるRL環境をサポート ちょっとだけリッチなCUI & GUI ローカルでもサーバーでもヘッドレス(ディスプレイなし)でもok 安心安全! ・ 各ライブラリ公式のdockerfile等々の寄せ集めでできてます ・ たく
今回はPanasonicのシェーバーを比較、紹介していきます。 目次 ES-RL34 各モデルとの比較 性能表 ES-RL15 各モデルとの比較 性能表 ES-RL34 発売日2018年9月 価格帯 価格.com ▫オススメポイント 各モデルとの比較 ▫上位モデルとの比較(ES-RT19) ▫下位モデルとの比較(ES-RL15) ▫前モデルとの比較(ES-RL32) ▫動画で見る場合はこちら [:embed] パナソニック ES-RL34-S メンズシェーバー(3枚刃) シルバー調 髭剃り シェーバー 性能表 スリット刃 スリット刃 マルチフィットアーク刃 ○ ヘッド部 刃フロート機構 外刃 ステンレス刃物鋼3枚刃 内刃 30°鋭角ナノエッジ内刃 トリマー シャープトリマー(45°) 駆動 方式 回転モーター駆動 電圧 AC100V 電源 充電・交流式 8時間充電 使用日数 約10日※1
強化学習では、ゲームなどの環境を探索しながら最適な行動を学習していく。複数の「Actor」による経験を「Learner」に送信し、モデルを更新していく強化学習の分散アーキテクチャでは、学習効率が高められる。 ただし、「IMPALA」といった、現行の分散強化学習アーキテクチャにはいくつかのボトルネックがあり、Googleが発表した「SEED RL」ではこれを解消しているという。 この新しい分散強化学習アーキテクチャでは、モデルでの推論を集中させてバッチ処理レイヤーを導入することで、計算コスト/通信量を削減し、数千台のマシンに拡張可能とのこと。 ・モデルの推論を一括してLearner側のGPU/TPUで実行環境内で経験をサンプリングするActorは、モデルで推論を実行して次のアクションを予測する。Actor自身で推論モデルを更新しつつ、経験が蓄積されるとこれをLearnerに送信。ここでモデル
Visiteurs depuis le 26/01/2019 : 5448 Connectés : 1 Record de connectés : 15 I have had this laptop for several years without significant problems. Windows 10 64 bit, 8 gigs RAM, AMD Radeon HD 6520G, AMD A6-3420 APU. Windows Protector, Malwarebytes, sandboxie (which i use in most cases), are about the only other programs i can think of that i think i need to mention. I did not use the laptop for a
AWS Machine Learning Blog Training a reinforcement learning Agent with Unity and Amazon SageMaker RL Unity is one of the most popular game engines that has been adopted not only for video game development but also by industries such as film and automotive. Unity offers tools to create virtual simulated environments with customizable physics, landscapes, and characters. The Unity Machine Learning A
新旧のアニメ作品を毎日劇場で上映する企画「アニメZONE」が、東京のシネ・リーブル池袋にて7月19日にスタート。このたび7月19日から9月19日にかけて上映される第1弾上映作品が発表された。 既に発表されていた「さらざんまい」に加え、「プリティーリズム・レインボーライブ」「KING OF PRISM -Shiny Seven Stars- 劇場編集版」「フルーツバスケット」「ダンジョンに出会いを求めるのは間違っているだろうか」「ソード・オラトリア ダンジョンに出会いを求めるのは間違っているだろうか外伝」「鬼平」「あの夏で待ってる」「ちはやふる」第1期および第2期がラインナップされた。なお「フルーツバスケット」の一挙上映では本編前に本田透役の石見舞菜香、草摩由希役の島崎信長、草摩夾役の内田雄馬が第1クールを終えての感想や、第2クールの見どころを語るメッセージ映像を上映。さらに入場者特典として
DA事業本部の貞松です。各所アドベントカレンダーもいよいよ終盤です。 本記事は『機械学習 on AWS Advent Calendar 2019』24日目のエントリーです。 クラスメソッド 機械学習 on AWS Advent Calendar 2019 - Qiita クラスメソッド 機械学習 on AWS Advent Calendar 2019 | シリーズ | Developers.IO 今回はSageMaker RLを用いてtic-tac-toe(3目並べ)エージェントの強化学習モデルを作成します。 SageMaker RLの概要 SageMaker RLを使用するメリット 通常のSageMakerと同様にマネージドなインフラストラクチャやトレーニングジョブ、エンドポイントのデプロイなどを利用することで、強化学習に関係する処理の構築に集中することができます。 また、AWSから提供
Value-Aided Conditional Supervised Learning for Offline RL Jeonghye Kim, Suyoung Lee, Woojun Kim, and Youngchul Sung. arXiv, 2024. Towards an Information Theoretic Framework of Context-Based Offline Meta-Reinforcement Learning Lanqing Li, Hai Zhang, Xinyu Zhang, Shatong Zhu, Junqiao Zhao, and Pheng-Ann Heng. arXiv, 2024. DiffStitch: Boosting Offline Reinforcement Learning with Diffusion-based Traj
1. はじめに 以前紹介した友人が開発しているTensorFlow 2.x 向け強化学習ライブラリTF2RLが、諸々整備してバージョン1.0に到達しました🎉 (いつの間にかスターも300超えていてすごい!) バージョン1.0到達以降も、まだまだ様々な強化学習アルゴリズムを追加しようと開発が進んでいます。(この記事を準備している間にも、v1.1.0が公開されてます。) インストール方法や基本となる使い方は、公式ReadMeや、前の記事を読んでいただければと思うので、この記事では割愛します。 この記事では、私もお手伝いさせてもらって整備したアルゴリズム以外の部分について紹介します。 2. マルチプラットフォームテスト (PR 97) GitHub Actions によって、Windows/macOS/Ubuntu のマルチプラットフォームで、push や pull requestの度にユニッ
南極昭和基地との交信証 2021年6月と10月に交信した 第62次南極地域観測隊 から紙媒体のQSLカードが届きました。 交信から2年近くが経っていますが、業務の合間をぬっての交信とカード発行作業ですから、感謝の気持ちでいっぱいです。 それが、こちら! 私に届いた2枚は、どちらもこのペンギンのデザインでした。 「ロンビックアンテナのふもとでたたずむペンギンたち」と写真説明が裏書きされています。 交信後すぐに届いた eQSLカード のデザインは、こちらでした。 国内の記念局から届いたQSLカード 国際警察協会(International Police Association= IPA )は、1950年に発足した警察職員(OBを含む)の友好親善と国際交流を通じて安全で平和な国際社会の実現に貢献しようとするボランティア団体だそうです。 海外から届いた美しいQSLカード 2020年10月に交信した
Welcome to the Tonic RL library! Please take a look at the paper for details and results. The main design principles are: Modularity: Building blocks for creating RL agents, such as models, replays, or exploration strategies, are implemented as configurable modules. Readability: Agents are written in a simple way with an identical API and logs are nicely displayed on the terminal with a progress b
[レポート] Amazon SageMaker RL: Solving business problems with RL and bandits #AIM404 #reinvent 最初に こんにちは、データアナリティクス事業本部のyoshimです。 今日はre:Invent2019にて行われた「Amazon SageMaker RL: Solving business problems with RL and bandits」というワークショップの内容についてご紹介するエントリーを書こうと思います。 ワークショップ概要 本ワークショップの概要は下記の通りです。 In reinforcement learning (RL), an RL agent learns in an interactive environment by trial and error using feedback
2013年4月6日から2014年3月29日まで放送された TVアニメ『プリティーリズム・レインボーライブ』の10周年を記念し、シリーズ初の単独大型展示会 『プリティーリズム・レインボーライブ10周年展〜Lovely days for future〜』 を2024年3月1日(金)より、有楽町マルイ8F SPACE 7・8 にて開催します。 本展は『ハッピーレイン♪』プリズムストーン卒業ライブのアフターパーティーの会場をイメージし、お客様を次のプリズムストーン新中学生店長としてお招きするというコンセプトの展示会となっております。 キャラクターデザイン松浦麻衣氏描き下ろしのオリジナルイラスト、各種映像、ゲーム筐体の展示、作中の印象的なシーンを再現したフォトスポットや、登場したアイテムの再現展示、ぬいぐるみ・アクリルスタンドの撮影スポット、貴重な設定資料の展示、メインキャストと監督からのここでしか
概要 pygameでボール反射ゲームを作ったので、このゲームをAIでプレイさせようと思います。 自分で操作しているボール反射ゲーム↓ 環境 windows10 Python(Anaconda) ライブラリインストール AnacondaのCMD.exePromptを起動してcondaとpipで必要なライブラリをインストールしましょう。 conda install tensorflow conda install keras pip install gym pip install keras-rl pip install keras-rl2 Keras-rlとOpenAIgym Keras-rl 深層学習用ライブラリであるkerasを用いて、深層強化学習のアルゴリズムを実装したライブラリ。 OpenAIgym 強化学習アルゴリズムの開発と評価のためのプラットフォーム。 強化学習では「エージェン
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