本連載をまとめ、さらに多くの記事を追加した書籍 『つくりながら学ぶ!深層強化学習』 を2018年7月に発売しました! 【FX】プライスアクションの種類一覧 | yaniblog. (上の書籍画像をクリックすると購入サイトに移動できます) はじめに 前回 は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の概要について紹介しました。 今回は、近年強化学習が注目されている理由と、強化学習・深層強化学習が現在どう活用されていて、この先どのように社会で応用されていくのか私見を紹介します。 強化学習が注目されている2つの理由 強化学習が注目されている背景には、2つの理由があると考えています。1つ目は、強化学習が 脳の学習メカニズム と類似しているため、2つ目は ディープラーニング (深層学習)との相性が良く、強化学習とディープラーニングを組み合わせた深層強化学習により、これまで困難であった課題を解決する発表が連続したためです。 1. 強化学習と脳の学習メカニズム 1つ目の理由、強化学習が脳の学習メカニズムと類似しているという点を解説します。強化学習という名前は、Skinner博士の提唱した脳の学習メカニズムであるオペラント学習(オペラント条件づけ) [1] に由来します。オペラント学習の一種である 強化 と学習方法が似ているため、強化学習という名前で呼ばれるようになりました。 Skinner博士のオペラント学習は、「スキナー箱」と呼ばれるラット(ねずみ)の実験で提唱された理論です。スキナー箱実験の最も単純な例を紹介します(図2. 1)。ラットが箱(飼育ゲージ)の中のボタンを押すと餌(報酬)が出てくる構造にしておきます。ラットははじめ、偶然ボタンに触れます。すると餌が出てくるのですが、ボタンと餌の関係は理解できていません。ですが、ボタンに偶然触れ餌が出てくる経験を繰り返すうちに、ラットはボタンを押す動作と餌(報酬)の関係を学習し、そのうちボタンを押す動作を繰り返すようになります(行動の強化)。つまり、特定の動作(ボタンを押す)に対して、報酬(餌)を与えると、その動作が強化される(繰り返される)という実験結果が得られ、この動作学習メカニズムはオペラント学習(強化)と提唱されました。 図2. 1 スキナー箱 [2] その後1990年代後半に脳科学の実験で、オペラント学習による強化がニューロン(神経)レベルでも実証されるようになりました。Skinner博士の強化は行動実験によるものでしたが、Schultz博士らは実際にサルの脳に電極を刺してニューロンの活動(電位の変化)を記録しながら、行動実験を行いました [3] 。その結果、黒質と腹側被蓋野(ふくそくひがいや;脳幹)に存在するドーパミンを放出するニューロンの活動タイミングが、課題の学習前後で変化することが明らかになりました。さらにその変化の仕方が強化学習のアルゴリズムとよく一致していることが示されました。この実験により、強化学習のアルゴリズムはニューロンレベルで脳の学習メカニズムと類似していることが示されました。 AI(人工知能)を実現するために知的システムの代表である脳を参考にするのは必然の流れであり、「強化学習は、脳が複雑な課題を学習するのと同じようなメカニズムです」と説明されれば、期待が高まります。実際、1990年代後半から2000年代初頭には強化学習のブームが起こりました。しかし残念なことにこのタイミングでは想像した成果は出ず、2000年代後半に入ると、強化学習で知的システムを作る試みはいったん下火となります(図2.
116(CPSY), no. 117(DC) ページ範囲 pp. 31-36 ページ数 IEICE-6 IEICE-CPSY-2021-07-13, IEICE-DC-2021-07-13
講演抄録/キーワード 講演名 2021-07-21 12:00 DPDKを用いた分散深層強化学習における経験サンプリングの高速化 ○ 古川雅輝 ・ 松谷宏紀 ( 慶大 ) CPSY2021-6 DC2021-6 抄録 (和) DQN(Deep Q-Network)に代表される深層強化学習の性能を向上させるため、 分散深層強化学習では、複数の計算機をネットワーク接続した計算機クラスタが用いられる。 計算機クラスタを用いた分散深層強化学習では、 環境空間の探索により経験を獲得するActorと深層学習モデルを最適化するLearnerの間で、 経験サイズやActor数に応じたデータ転送が頻繁に発生するため、 通信コストが分散学習の性能向上を妨げる。 そこで、本研究では40GbE(40Gbit Ethernet)ネットワークで接続されたActorとLearnerの間に、 DPDKによって低遅延化されたインメモリデータベースや経験再生メモリを導入することで、 分散深層強化学習における通信コストの削減を図る。 DPDKを用いたカーネルバイパスによるネットワーク最適化によって、 共有メモリへのアクセス遅延は32. 7%〜58. 9%削減された。 また、DPDKベースの優先度付き経験再生メモリをネットワーク上に実装することで、 経験再生メモリへのアクセス遅延は11. 7%〜28. 1%改善し、 優先度付き経験サンプリングにおける通信遅延は21. 9%〜29. 1%削減された。 (英) (Available after conference date) キーワード 分散深層強化学習 / DPDK / DQN / / / / / / / / / / / / 文献情報 信学技報, vol. Web見聞録20210726～☆AIを使って次世代AIチップを設計☆DXの認知度は16％～｜堀川圭一｜note. 121, no. 116, CPSY2021-6, pp. 31-36, 2021年7月. 資料番号 CPSY2021-6 発行日 2021-07-13 (CPSY, DC) ISSN Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 著作権に ついて 技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.
テンプレート作成 Bootstrapious. Hugo への移植 DevCows.
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 大好評既刊書のTensorFlow編。『電子工作×深層学習』をテーマとし、深層学習を電子工作で利用するための方法を紹介。電子工作と深層学習のどちらか一方の知識しか持ち合わせていない場合でも理解できるよう、電子回路と深層学習の双方について丁寧に説明。深層学習だけではなく深層強化学習までを幅広くカバー。深層学習フレームワークの内部構造を可視化することで一層の理解が深まる。
2%~半値戻しとMAの反発を見て押し目になることを確認し、短期足でエントリータイミングを測ります。 損切は押し安値の少し下で、利確はサポレジライン付近です。利確の目安は N計算とフィボナッチの138. 2~1616.
pos_y = 80 # Tracerの向き (0~2πで表現)を初期化 ion = 0 # センサーの位置を取得 # step数のカウントを初期化 ep_count = 0 # OpenCV2のウィンドウを破棄する stroyAllWindows() return ([1.
「規模の優れたコンテンツを持つ小さなサイトは一体どのようにしたらトラフィックで勝るサイトの順位を抜く事ができるのか?国、地域に従来型実店舗のあるブランドは高いトラフィックがあり、その為に順位も高く、その順位がまた高いトラフィックを導くといった無限ループを生むというのは悪循環だ。」 ナショナルブランドだから自動的に高い順位や、トラフィックを得ているといったあなたの質問の前提に対して、少し否定させてください。 繰り返しとなりますが、巨大で、動きの遅いウェブサイトよりも機敏で、ダイナミックで、素早く対応し、新しいアイデアを実現できるスマートなウェブサイトは一般的に存在し、Googleの検索結果で上位に表示される事は多いです。 優れたコンテンツを持っている小さなウェブサイトが、大きなウェブサイトに劣るといった事はありません。なぜなら実際に小さなウェブサイトから始めて現在は大きなウェブサイトに成長しているケースもありますよね?
2006年08月21日 09時02分 コラム 本題に入る前に、Web2. 0の概念を最初に提唱した文章の原題には「 Design Patterns and Business Models for the Next Generation of Software 」という副題が付いてます。次世代ソフトのデザインパターンとビジネスモデル、というような感じ。つまり、Web2. 0というのは「 技術トレンド、情報モデル、そしてそれらに伴うビジネスモデルの変化を扱う総称 」だ、とも言えるわけです。 「 Web2. 0とは結局、一体、何なのか? 」と「 Web2. 0の条件4つ 」を読んで、これはものすごく妙な解釈だな、これはおかしいんじゃないのか?と感じた人はWeb2.
ロングテールの法則とは、従来のマーケティング常識の「80対20の法則」(売上の8割は2割の優良顧客が生み出す)を覆す現象のことだ。ブロードバンド時代には、「売れない8割」すなわち「ロングテール(長い尾)」が、「売れる2割」を超える売上をもたらす。本書では、この法則を応用した、目からウロコのマーケティング戦略を解説する。 プロローグ あなたは、顧客を切り捨てている。 こう書くとかなりびっくりされるだろう。しかしこれまでのマーケティングの根底にある考え方は、まさに顧客の「切り捨て」である。 "パレートの法則"と呼ばれる有名な理論がある。80:20の法則とも呼ばれ、「売上の8割は2割の優良顧客が生み出す」という考え方の基礎になっている。この理論を元に、現代のマーケティングは、優良顧客を優遇しリピーター化していく仕組みを作り上げてきた。 優良顧客を優遇するのが大切なのは当然だ。ではなぜ8割の普通の顧客は「切り捨てられている」のだろうか?