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ここのところopenAI Gym関連の記事(8/28その1, 8/28その2, 8/29)を作ったのは, openAI Gymを遊ぶ演習をできないかなと思ったのがきっかけ。 そのためには実行環境が必要だが,大学の演習用パソコンにインストールをお願いするのはいろんな問題で結構大変。 となると,学生の皆さんが持っているパソコンにインスールする方法が候補になるが,OSは大抵 Windows になる。残念ながら,openAI Gym環境をWindowsにインストールしようとするとトラブルが多いらしく,多人数の演習での対応は難しそう。

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google colaboratory+openAI Gym+Keras-RLの続編。今度はGymのAtariを試してみた。

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openAI Gymgoogle colaboratoryで遊ぼうとすると,Algorithm以外の環境ではアニメーション表示がどうするかが問題になるが,一応なんとかなることがわかった。

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google colaboratory上で,openAI GymClassic Controlを使って遊べることがわかったので,さらにKeras-RLを使ってDQL(Deep-Q Learning)を試してみた。colaboratoryはKerasをサポートしているので,あっけなくデモが動いてめでたし。

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01 Aug

R/tidyverse

comp R

同じデータを手にしても,それを表にまとめるときには,ある人は列に並べる値を,別の人は行に並べたりする。ある人が一つの表にまとめるようなデータを,別の人は複数の表に分けてまとめることもある。 というわけで,データ処理のときに案外大変なのが,手にしたデータのフォーマットを解析しやすいフォーマットに変換する前処理だったりする。

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12 Apr

Slack

comp slack

研究室メンバとの連絡はSlackを使っている。 不要になった古いメッセージなどを一括で消すツールはないかなと探したら,slack-cleanerというのがあった。 コマンドラインでいろいろ条件設定して消去でき,テストランもできるので便利。 使うにはPython環境が必要だが,インストールはpipで簡単にできる。

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R上で動くインタラクティブ教材swirlの紹介。 以下のように簡単に動きます。

> install.packages("swirl")
> library(swirl)
> swirl()

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pythonのコードを少し試す時にはjupyter notebookが便利なんだけど,お手軽にクラウド上で使えるものが無いかと探したら,google のColaboratoryが無料で使えて,共同編集もできるので便利。 GPU計算にも(多分)2日前位に対応したらしく,tensorflowとかKerasとかも使えるので,ディープラーニングでも遊べる。

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卒論プレ配属のみなさんが,Arduinoと筋電センサを使った作品を作成中。 入力データを可視化するのにProcessingをWindows 10で使おうとした 学生さんから,描画ウィンドウが開かないとの報告。 学内LANのproxy設定をする必要があるらしい。

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数式を使ったプレゼンを作る時は大抵Keynote+LatexItを使っているが,もう少し簡単に作れないかなと 考え中。 普段のメモではMarkdown形式にしているので,それをそのままスライドにする方法を調べたら, 有名どころではreveal.jsremarkがあって,どちらもLaTeX記法をMathJax表示できる。 しばらくremark.jsを使ってみることにした。

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