はじめに ネズミがボタンを押して餌を得るという問題について強化学習（Q学習）を適用してみる。 本記事の内容に関して下記書籍を参考にした。 牧野浩二、西崎博光, 『Pythonによる深層強化学習入門』, オーム社 (2018) ネズミの学習問題 対象とする問題は下…

はじめに scikit-learnライブラリに含まれる手書き数字データを用いて、ニューラルネットワークによる 手書き数字認識をやってみる。 データの準備 手書き数字データはサイズ 8 x 8で、グレースケールの階調が17段階となっている。具体的な手書き数字画像は …

はじめに 前回は関数値そのものを学習させたが、今回は関数値をもとに作成したばらつきのあるデータを学習させて 関数をニューラルネットワークで表現できるかを見てみる。 以下の記事で同様の内容がtensorflowを用いて紹介されているが、 ここではPyTorchを…

はじめに PyTorchのtorch.utils.data.TensorDataset、torch.utils.data.DataLoaderの使い方についてのメモを記す。 torch.utils.data.TensorDataset 同じ要素数の2つのtensorを渡し、その組を得る。 import numpy import torch import torch.utils.data x = …

はじめに PyTorchを用いてニューラルネットワークで関数近似を行うプログラムを作成する。 必要なモジュールのインポート 必ずしも必要でないが、ここではtorch.utils.dataをインポートしtorch.utils.data.TensorDataset、torch.utils.data.DataLoaderを 用…

はじめに 業務にて深層強化学習の利用を目指す。まずは簡単な例からということで、PyTorchを用いてニューラルネットワークで論理演算子 OR を学習するプログラムを作成する。 論理演算子 OR のモデル 0または1を持つ2つの入力x1, x2の少なくとも一方が1であ…