トップ ニュース 富士電機、米で生産4倍 鉄道ドア開閉装置の受注増 (2021/8/2 05:00) (残り:790文字/本文:790文字) 総合1のニュース一覧 おすすめコンテンツ 今日からモノ知りシリーズ トコトンやさしい建設機械の本 演習!本気の製造業「管理会計と原価計算」 経営改善のための工業簿記練習帳 NCプログラムの基礎〜マシニングセンタ編 上巻 金属加工シリーズ フライス加工の基礎 上巻 金属加工シリーズ 研削加工の基礎 上巻
2019/8/14 News, 機械学習, 活用事例 AI(人工知能)の初学者にとって強化学習の理解はひとつの壁になっているのではないだろうか。その基礎知識と仕組みと応用事例を紹介する。 Facebookで記事をシェアする Twitterで記事をシェアする RSSで記事を購読する はてなブックマークに追加 Pokcetに保存する AI(人工知能)の用語解説記事は星の数ほどネット上に存在する。そのなかでも、機械学習、教師あり学習、教師なし学習、深層学習は多くの人が語っている。だが、その学習シリーズのなかで唯一、強化学習の説明はあまり多くない。 なぜ強化学習は人気がないのだろうか。ビジネスパーソンは強化学習について知らなくてもよいのだろうか。 もちろんそのようなことはない。深層学習を文字通り強化しているのが強化学習だからだ。この機会に、強化学習の基礎を押さえておこう。応用事例もあわせて紹介する。 続きを読む シェア 役にたったらいいね! してください NISSENデジタルハブは、法人向けにA. Iの活用事例やデータ分析活用事例などの情報を提供しております。
3 状態情報の縮約表現の例(概念的な例であり実際の将棋AIとは異なる) [5] ただし、盤面の情報をどう縮約するのか、そのルールを自動で生み出すことは非常に困難でした。なぜなら状態 s (t) に対して、次にとるべき行動 a ( t)を決めるのに重要な情報を損なわずに、状態を縮約する必要があるからです。そのため、状態を縮約表現する良い方法の実現が、強化学習で困難な課題を解決するための課題となっていました。 2.
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. 121, no. 116, CPSY2021-6, pp. 第2回 強化学習が注目されている理由と応用事例｜Tech Book Zone Manatee. 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.
2050年までに世界50億人が近視となることが推定され、そのうちの20%は「近視性黄斑変性症」のリスクを伴う強度近視であるという( 参照論文 )。強度近視は眼底網膜の菲薄化をきたし、裏面から侵入する異常血管の出血によって視力が低下する状態を近視性黄斑変性症と呼ぶ。出血の程度によって失明リスクもあるため、近視の検出と管理は視力予後にとって重要である。
エージェントから受け取ったactionに従って、Tracerを移動させる 2. 移動先でセンサー情報を取得する 3. センサー情報に基づいて報酬の計算を行う 4. 試行を終わらせるかどうかを判断する 5. 状態、報酬、試行終了の判断結果 をエージェントに返す def step(self, action): done = False # actionに従って移動する ion = ion + ion_list[action] self. pos_x = self. pos_x + self. distance * (ion) self. pos_y = self. pos_y + self. distance * (ion) # 移動先でセンサー情報を取得する self. pos_sensor_list = t_sensor_pos() state = ([1. 0 if (_img[int(x), int(y)]) == 0 else 0. 0 for (y, x) in self. pos_sensor_list]) # 報酬を計算する # 黒に反応したセンサーの個数が多いほど点数が増え、最大1を与える # 黒に反応したセンサーが無い場合は-1を与える reward = (state) if (state)! = 0 else -1 # Tracerが場外に出たら試行を終了する # 報酬は-10を与える if self. pos_x < or self. pos_x > _img_width - or self. pos_y < \ or self. pos_y > _img_height - done = True reward = -10 # 指定のstep数経過したら試行を終了する if ep_count > x_episode_len: else: ep_count += 1 return state, reward, done, {} 2. 研究会 - 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. reset()関数: 環境を初期化するための関数です。 毎試行の始まりに呼ばれるもので、初期化時の状態を返します。 ライントレーサーでは、主にトレーサー本体を初期位置に戻すという処理をしています。 # 環境を初期化して状態を返す def reset(self): # Tracerの中心位置を初期化 self. pos_x = 400 self.
あ、1人言です気にしないで ☆追加レビュおわり☆ 再開はうれしいけど・・前期も最後は総集編で再開初っぱなも 総集編・・・ってなんだかななぁ。 ま、それでも期待してます(原作未読)
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動画が再生できない場合は こちら 転生したらスライムだった件 400, 000, 000PV&累計600万部突破! スライム創世記 ついにアニメ化! スライム生活、始まりました。 サラリーマン三上悟は通り魔に刺され死亡し、気がつくと異世界に転生していた。ただし、その姿はスライムだった! リムルという新しいスライム人生を得て、さまざまな種族がうごめくこの世界に放り出され、「種族問わず楽しく暮らせる国作り」を目指すことになる――!
原作、漫画、スピンオフと多方面で活躍中のビッグタイトル! 2クール分と制作も気合い入ってますね☆ ・・・前半とても丁寧に、原作に沿って作られててクオリティ高く大満足! けど2期目に突入後、突然早足になってない?? 後々に響きそうな所もカットされてて大丈夫って感じ・・・ いや、面白いんだけどね、、無理してそこまで話を進めなくても良かったのでは。。 前半の丁寧さはどこいった?? とりあえず、まだ原作や漫画を読んでいなければ、そちらで補完するのをオススメします。 アニメは後半、キリがいいと言えばまぁ良いんだけど、ちょっと尻すぼみ感は否めない。 続編あれば嬉しいけど、少し難しいかなぁ?? バーサス 2019/04/14 06:19 かなりお気に入りの作品です。 またここにお気に入りの作品が~w アニメになると知りコミックを読み始めすっかりハマりました。 そしていよいよアニメが始まりワクワクしながら視聴してます。 小説のほうも気になりますが2期目があるようなのでちょっと我慢しておきます。(笑) にャん子 2019/03/27 12:54 原作ではなかったシズとディアブロの話がここで~!! 楽しみです グータラ 2019/01/30 05:01 何でもあり系は正直何かつまらないの多いけど、これは面白いと思う。領土広げながら、育てるみたいな、なかなか愉快な漫画です24話で収まるだろうか、せっかくいいテンポで来てるから、このまま最後までいってほしい。 颯[hayate] 2019/01/16 09:59 最強スライム👍🏿 久しぶりに心揺さぶられた もももも 2019/01/03 07:03 トレイニーが田中理恵 肉野菜炒め 2019/01/02 05:35 超頑張ってほしい! 伏瀬先生んの原作大好きなんですよね! 川上先生のコミックも大好きなんですよね!
しかし、誰か食わないとああはならんよなあと思って見てたら、そうですかそういう感じですか。なんとなくどこかで見た記憶のある展開ではあるものの、よろしいんじゃないでしょうか? このモヤモヤ感がいい方向に展開することを期待する。 ソルジュ 2018/11/30 11:29 クロベエ空気扱いが恒例であるけどね〔笑〕 個性的なキャラクター 初めはチープなギャグアニメを想像していたのですが、はじめに御免なさいと謝ります コミカルなシーンを中心として話は進みますが時折でてくるシリアスなシーンが上手く話しに溶け込んでいて見るものを飽きさせません。ストーリも冒険ものならではのわくわく感があります キャラクターが個性的で特にシズという人物が気に入りました 奇をてらった設定ですがとてもよくできてると思います、この後も楽しみにしてます たかがスライムされどスライム 原作知らなかったから素直に見れました。 ここ召喚ものとか多いですが流石アニメになるだけの作品だなって 続きが気になるアニメです。 ゲーム異世界へ転生。 平行異世界の幼女転生。 チート魔法能力付与で転生。 ロボット異世界へ転生。 巷に氾濫している異世界転生の物語だけど、魔物(スライム)転生は面白いです。 コミック版が人気の割にはアニメ化が遅かった気がしますし、スライムのCVと語尾上がり口調は我慢です。 次は何転生があるかな? 個人的には 「転生したら剣でした」の アニメ化希望します。 タイトル通りの流行りの… 異世界転生モノですが、この作品が好きになれる要因は、転生した要因がハッキリしていることと、主人公がこれまた流行りの『ツエエ』だけでないところ、でしょうか? プラスマイナスの差し引き加減がいいのですね。 原作未読ですが、今のところとりあえずはほのぼのと観れるのがとてもイイです(笑) アニメに関してはある意味OPとED詐欺かと(褒め言葉) 唯一の懸念は原作完結していない作品が単なるPVにならないことを祈るだけです。 tyuu97sai 2018/11/08 01:08 ごめんなさい。原作も読んでないし、全く期待して無かったです。・・・しかし面白い!!主人公がスライムなんて、どういう風にストーリーが進むのか、全く予測が付かなかった。原作通りなのか不明ですが、ホント面白い。自分一人の力で何事も解決する超絶スーパーマン、という事でもない(戦闘は強いけど)。色々な種族を集めて纏め上げて行くという展開が予想・想像を超えていましたね。ドワーフの英雄王との関係も、この先、どの様になって行くのか楽しみで仕方ない!!これはアニメ好きには堪らない作品ですよ~!!