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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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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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同じデータに対して異なる分類器を使った分類をするとどうなるかを scikit-learn(pythonの機械学習ライブラリ)を使って示した例。

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pyenvでanacondaをインストールしようとしたが,以下のようにエラーが出る。

$ pyenv install anaconda3-4.4.0
Downloading Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh...
-> https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh
error: failed to download Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh

BUILD FAILED (Vine 6.5 using python-build 1.1.3-...

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研究室のOBから教えてもらったニューラルネットワーク関連のページを2つ紹介。

  • Tensorflow Playground
    • Googleが公開している機械学習ライブラリTensorflowで作ったニューラルネットワークのシミュレーションで少し遊べるページ
    • 入力された2クラスデータをうまく分離するために,どのような入力を与えると良いかを視覚的に確認できる
  • Chainer Playground: ニューラルネットワークのライブラリChainerのお勉強を出来るページ

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AnacondaとPylearn2のインストール方法を卒論生に教わった。 こういう卒論生が増えてくれると頼もしい。 でも,Macにインストールしようとしたら色々と苦労したので,インストール方法を忘れないうちにメモ。

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