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この記事はすでに古くなっています。以下の2018/11版の方をご覧ください。 am1tanaka.hatenablog.com Unityで機械学習を利用できるようにするUnity公式のml-agentsをWindows7で動かすまでのメモです。 (2017/11/11 トレーニングの自動終了について追記) ざっくりと概要 ml-agentsはUnity Machine Learning Agentsを略した名前です。「Unityの機械学習エージェント」ということですね。 機械学習には様々なものがありますが、このプロジェクトでは機械学習の代表格であるTensorFlow(テンソル・フロー)というオープンソースを利用します。ゲーム専用ではなく、デファクトスタンダードなAIシステムを採用しているのは大きな利点だと思います。TensorFlowは手書き文字や写真に写っているものを推定するなど様々
* この投稿は米国時間 5 月 12 日に投稿されたもの(投稿はこちら)の抄訳です。 Posted by 佐藤一憲, Staff Developer Advocate, Google Cloud Cliff Young, Software Engineer, Google Brain David Patterson, Distinguished Engineer, Google Brain Google 検索、ストリートビュー、Google フォト、そしてGoogle 翻訳。これらのサービスに共通するのは、いずれもニューラルネットワーク(NN)の計算処理の高速化のために Google の第一世代の Tensor Processing Unit (TPU) が用いられている点です。 Google の Tensor Processing Unit (TPU) が搭載された回路基板(左)と、 G
のような感じです。これをtest_data_in.txtとtest_data_out.txtも同様に準備をします。 訓練用306文とテスト用306文(IN,OUTが153ずつ)の計712文で、語彙数は訓練用とテスト用それぞれ約500ずつです。 データは非常に少ないです(泣) 学習のコード 学習を行うコードです。 チュートリアルのデフォルトではバッチ(batch_size)が64、層の数(num_layers)が3、層のユニット(size)が1024、語彙数が(vocab_size)が40000の大きさでした。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file ex
概要 シーケンス(例えば文章)のペアを関連付けて学習させる DeepLearning の手法 sequence-to-sequence learning において、長いシーケンスでの学習の精度を上げると言われている Attention Mechanism の論文を読んだので備忘録を兼ねて概要を書いておきます。 元論文: Neural Machine Translation By Jointly Learning To Align And Translate そもそも seq2seq とは シーケンスのペアを大量に学習させることで、片方のシーケンスからもう一方を生成するモデルです。 元論文: Sequence to Sequence Learning with Neural Networks tensorflow 上にも実装があります。 実用例としては以下のようなものがあります。 翻訳: 英
徹 上野山Engineer and Researcher on Machine Learning and Computer Vision at SenseTime Japan Ltd.
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