R&Dセンター 技術開発部 AI技術課 齋藤 滉生 第2回 自前の環境で深層強化学習 こんにちは、SCSK株式会社 R&Dセンターの齋藤です。 第1回では、深層強化学習の概要をご説明しました。 OpenAI Gymで用意されている環境を利用することで、簡単に深層強化学習を実装できたと思います。 しかし、自分が直面している課題に対して、環境がいつも用意されているとは限りません。 むしろ、そうでない場合のほうが多いでしょう。 ですので、第2回では自分で作った環境で深層強化学習を実装することに挑戦します。 今回は「ライントレーサー」を題材にしたいと思います。 ライントレーサーとは ライントレーサーとは、ライン(線)をトレース(追跡)するものです。 ライントレーサー自体は強化学習でなくても実現することが可能です。 線上にあるかどうかを判断するセンサーを2つ持った機械を準備することができたとしましょう。 あとは、以下の2つのルールを実装するだけで実現することができます。 1. 両方のセンサーが反応しなければ直進する 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. 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.
こんにちは! 地震大丈夫でしたか? どうぞお気をつけてお過ごしください! またまた我らが 山内惠介 さんの 情報をお知らせします 嬉しいお知らせです 昨年4月から山内惠介公式YouTube 「惠チャンネル」の配信をスタートされた ことが超話題 ですが! 5月5日(水) 15: 00〜 「惠チャンネル」 27回目の生配信が決定です 今回も皆さまからのコメントにも 答えてくださるそうですので ぜひぜひご参加くださいね〜
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就職活動で初めてビジネスメールを作成する書くという方は多いのではないでしょうか? メールの用件の部分は完成したけれど、「最後どのようにメールを終わらせたらいいのだろう?」と悩む方もいらっしゃるのではないでしょうか? この記事では、ビジネスメールにおける締めの言葉のマナーと例文を紹介しています。 合わせて、就職活動におけるメールの締めの言葉の重要性と、季節に合わせた締めの言葉についても説明しています。 この記事を読めば、「メールの締めの言葉が失礼になってしまった。」「メールの締めくくりが不自然になってしまった。」なんて後悔をすることもありません。 「ビジネスマナーを守ったメールを書いて、企業に礼儀正しさをアピールしたい!」そんな方は、ぜひ最後まで読んでみてくださいね。 ビジネスメールの結び・締めの言葉の重要性 そもそも、メールの挨拶や結び・締めの言葉はどのくらい見られているのでしょうか?