強化学習16 Colaboratoryのファイル操作と最初のCartPole
※ chainerRLからtorchRLに替えて、やり直します。 強化学習15が終了していることが前提です。 ほとんどのシェル系操作は、下のように!をつければ実行できます。 !ls ディレクトリ...
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※ chainerRLからtorchRLに替えて、やり直します。 強化学習15が終了していることが前提です。 ほとんどのシェル系操作は、下のように!をつければ実行できます。 !ls ディレクトリ...
※ chainerRLからtorchRLに替えて、やり直します。 Google Colaboratory使ってみます。 マイブームで、どぶろっくの「やらかしちまった」なんですが、 ♫あー、準備が...
PFRLは、pytorchを使います。 colaborateryには、pytorchがプレインストールされているので、そのまま使えます。gpuも使えます。 早速、試してみます。 import t...
3年前に書いた記事の大部分は動かず、新たに書いた方がいいので、全面的に書き直します。 これは、強化学習初心者で、ある程度のプログラミングの知識とPythonに習熟している人向けです。 2019年...
流体力学をGoogle Colaboratoryでやります。 まずは準備編です。 流体力学 流体力学は、物理学の一つですが、大学でやります。なので、対象は大学生以上とします。大学数学がわかって...
2020年2月19日 忙しくて、正月から放置していましたが、強化学習シリーズで作ったcolaboratoryは動きません。 pyvirtualdisplayとxvfbのどちらかに問題が生じている...
中学生から大学生のAI初学者を対象にしています。 chokozainerは、ubuntuを使っています。子供たちはwindows10とmacを使っています。 colaboratoryを使用しない...
ChainaerRLクイックスタートガイドはWindowsには残念なので、本家の承諾なしに、windows版です。 anacondaは、いろいろなところに説明があるので、それを参考にしてください...
中学生から大学生のAI初学者を対象にしています。 習うより慣れろできましたが、少し習います。 まずは、ソースコードを読むことから始めます。 githubからダウンロードすると便利です。 http...
中学生から大学生までのAI初学者を対象にしています。 強化学習28を行っていることが前提です。 tensorflowの強化学習版は tensorflow/agentsです。 githubはこちら...
中学生から大学生のAI初学者を対象にしています。 本シリーズもここからは、対象が初学者なのかとの疑問もありますが、強化学習40までをやっていれば、中級くらいの内容かもしれません。 ロボットの...
中学生から大学生のAI初学者を対象にしています。 今回の結論は、PPOです。 OpenAIのAtariを用いての強化学習(深層強化学習)では、PPOが一番です。 強化学習を行うときの入力データ...
中学生から大学生のAI初学者を対象にしています。 chokozainerRLで強化学習の学習環境開発をしていますが、ローカルのgitで変更して、リモートに送って、colaboratoryでチェッ...
中学生から大学生までのAI初学者を対象にしています。 強化学習38まで終了していることを前提にします。 このシリーズも、ついにGPGPUに突入です。 ChainerRL/examples/ata...
中学生から大学生のAI初学者が対象です。 Atariのenvでどれを選択すればいいのだろうか? それぞれの違いは、こちらに詳しく書かれています。 https://qiita.com/keisuk...
中学生から大学生までのAI初学者を対象にしています。 OpenAIのATARIを使おうとすると、ゲームの特殊性をカバーするためのwrapperが欲しくなります。 例えば、ブロック崩しでは、ライ...
中学から大学生までのAI初学者を対象にしています。 chokozainerはgithubをファイル置き場兼公開に使用しています。 ファイル置き場としてはいいのですが、公開用となると、今までのbu...
中学生から大学生のAI初学者を対象にしています。 強化学習28を終了していることが前提です。 強化学習の途中で、例えば10000ステップ毎にagentを保存して、 それを1回づつ連続して再生した...
中学生から大学生までのAI初学者を対象にしています。 強化学習28が終了していることが前提です。 さて、このシリーズもいよいよ、Atariをすることにしました。 ブロック崩しに挑戦です。 まずは...
強化学習28が終了していることが前提です。 DQNとその派生系についてです。 DQNとDoubleDQNは、CartPole、Pendulum、MountainCar、Acrobotの4つで可能...
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