Caffeã§Deep Q-Networkを実装ã—ã¦æ·±å±¤å¼·åŒ–å¦ç¿’ã—ã¦ã¿ãŸ - å¦ç”Ÿæ™‚代ã«é ‘å¼µã£ãŸã“ã¨ãŒä½•ã‚‚ãªã„æ¦‚è¦ æ·±å±¤å¦ç¿’フレームワークCaffeを使ã£ã¦ï¼ŒDeep Q-Networkã¨ã„ã†æ·±å±¤å¼·åŒ–å¦ç¿’アルゴリズムをC++ã§å®Ÿè£…ã—ã¦ï¼ŒAtari 2600ã®ã‚²ãƒ¼ãƒ をプレイã•ã›ã¦ã¿ã¾ã—ãŸï¼Ž Deep Q-Network Deep Q-Network（以下DQN）ã¯ï¼Œ2013å¹´ã®NIPSã®Deep Learning Workshopã®"Playing Atari with Deep Reinforcement Learning"ã¨ã„ã†è«–æ–‡ã§æ案ã•ã‚ŒãŸã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ã§ï¼Œè¡Œå‹•ä¾¡å€¤é–¢æ•°Q(s,a)を深層ニューラルãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã«ã‚ˆã‚Šè¿‘ä¼¼ã™ã‚‹ã¨ã„ã†ï¼Œè¿‘å¹´ã®æ·±å±¤å¦ç¿’ã®ç ”究æˆæžœã‚’強化å¦ç¿’ã«æ´»ã‹ã—ãŸã‚‚ã®ã§ã™ï¼ŽAtari 2600ã®ã‚²ãƒ¼ãƒ ã«é©ç”¨ã•ã‚Œï¼Œæ—¢å˜æ‰‹æ³•ã‚’圧倒ã™ã‚‹ã¨ã¨ã‚‚ã«ä¸€éƒ¨ã®ã‚²ãƒ¼ãƒ ã§ã¯äººé–“ã®ã‚¨ã‚スパートを上回るスコアをé”æˆã—ã¦ã„ã¾ã™ï¼Žè«–æ–‡ã®è‘—者らã¯ä»Šå¹´Googleã«è²·åŽã•ã‚ŒãŸDeepMindã®ç ”究者ã§ã™ï¼Ž NIPS
ディープラーニングã®æœ‰åライブラリ5種を最çŸè·é›¢ã§è©¦ã™åŠæ—¥ã‚³ãƒ¼ã‚¹ï¼ˆTensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変æ›ï¼‰ - ãã®å¾Œã®ãã®å¾Œ
ディープラーニングã¨ã¯ä½•ãªã®ã‹ï¼Ÿã€€ãã®ã‚¤ãƒ¡ãƒ¼ã‚¸ã‚’ã¤ã‹ã‚“ã§ã¿ã‚‹
ã€æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’】ディープラーニング フレームワークChainerを試ã—ãªãŒã‚‰è§£èª¬ã—ã¦ã¿ã‚‹ã€‚ - Qiita
Theano 㧠Deep Learning <1> : MNIST データをãƒã‚¸ã‚¹ãƒ†ã‚£ãƒƒã‚¯å›žå¸°ã§åˆ¤åˆ¥ã™ã‚‹ - StatsFragments
RBMã‹ã‚‰è€ƒãˆã‚‹Deep Learning　～黒é”è¡“ã‚’æ·»ãˆã¦ï½ž - Qiita
ã¯ã˜ã‚ã‚‹Deep learning - Qiita
データマイニングコンペティションサイト Kaggle ã«ã‚‚ Deep Learning ブームãŒãã¦ã‚‹ã‹ã¨æ€ã£ãŸã®ã§ã¾ã¨ã‚ã‚‹ - 糞糞糞ãƒãƒƒãƒˆå¼æ…¶
サービス終了ã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã› - NAVER ã¾ã¨ã‚
H2Oã®Rパッケージ{h2o}ã§ãŠæ‰‹è»½ã«Deep Learningを実践ã—ã¦ã¿ã‚‹(1)：ã¾ãšã¯æ±ºå®šå¢ƒç•Œã‚’æã - 渋谷駅å‰ã§åƒãデータサイエンティストã®ãƒ–ãƒã‚°
データ ＆ アナリティクス | アクセンãƒãƒ¥ã‚¢
ゼãƒã‹ã‚‰å§‹ã‚ã‚‹DeepLearning_ãã®1_ニューラルãƒãƒƒãƒˆã¨ã¯ - 分ã‹ã‚‰ã‚“ã“ã¨å¤šã™ãŽ
Rã§Deep Learningã®ä¸€ç¨®ã‚’ã‚„ã£ã¦ã¿ã‚‹ - データサイエンティスト上ãŒã‚Šã®DXå‚謀・起æ¥å®¶
{{#tags}}- {{label}}
{{/tags}}