もっちさんの明日はどっちだ

あした、なに観て 生きていく?

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ChainerRL を用いた NoisyNet-DQN の実装~深層強化学習における探索手法

近年 AlphaGo の活躍で注目されている深層強化学習ですが、この進歩により人工知能の自動制御が世の中に革命を起こすかもしれないと期待されています (実際にどこまでいけるかは賛否両論ですが、少なくとも僕は期待しています)。

やはり実際に使ってみると、適切な試行錯誤でいかにして最適な動作を学習させるかのプロセスが非常に難しい…。

今回の NoisyNet は、ネットワークそのものにノイズを乗せて、効率的な探索に (一部) 成功したというもの。ノイズは最近の流行りなのだろうか…

www.mochitam.com

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chainer で SmoothGrad をやってみた ~ディープラーニングによる画像認識の可視化

可視化系はほぼ必須なので、僕も chainer で SmoothGrad をやってみました。簡単に言うと、ディープラーニングというブラックボックスに対して、推論時にどの画素の寄与度が大きいかを可視化するようなものです。

tensorflow.github.io

そういえば Python/chainer のバージョンは以下です。

  • Python 3.6.0 / chainer ver 2.0.0
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Python のマルチスレッド処理とGPUメモリ使用率の測定

ちょっと Deep Learning の推論処理のパフォーマンスを測定してほしいとのことでどうしたもんかと思ったんですが、マルチスレッドでひたすら処理中に GPU を測定するコマンドを発行すればいいんじゃねという脳筋的解決策で取り組んでみた。

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