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Channel: 機械学習 – Preferred Research
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深層学習でバラ積みロボットの0から学習

乱雑に積まれた物体を取り出す産業用ロボットの動作を、ディープラーニングで学習しました。 こんにちは、松元です。今回は、国際ロボット展2015にてFANUCブースで出展した「バラ積みロボットの0から学習」について解説したいと思います。 まずは次の動画をご覧ください。 背景...

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Chainer Meetup #01 を開催しました

あけましておめでとうございます!PFI舛岡です。12/19にChainer Meetup #01@スマートニュースを行いました。 参加の倍率が1.8倍と参加するだけでも大変なイベントのようでした。 (ちなみに弊社社員P氏は抽選で落選しました) また参加率も90%以上でとても大盛り上がりのイベントでした。...

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新入社員の丸山(宏)です

新入社員の丸山(宏)です。4/1に入社してから、一週間が経ちました。PFNにはもう一人先輩社員の丸山さんがいて、なのでもう先生ではないですが、「まるやませんせい」と社内で呼ばれたりもしています。...

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カーシミュレータでゼロから学ぶ,自動運転

こんにちは!吉田です.東北大学で博士学生をしています. このたび,Preferred Networks(PFN)で4月・5月と春インターンに参加させていただきました. インターンでは,Deep Deterministic Policy Gradientと呼ばれる強化学習の手法を用いて,TORCSというレースゲーム内で自動車に自動運転を自分で1から学習させるという内容に取り組みました. これは私が以前...

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夏季インターンのコーディング課題を公開します

PFNの大野です。暑くなってきましたね。 PFI/PFNでは毎年8,...

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2016年夏季インターンシップ開催報告

PFI・PFNでは今年8, 9月に夏季インターンとして14名の方に来て頂き、機械学習・深層学習に関する様々なプロジェクトに取り組みました。このブログエントリでは、PFI・PFNのインターンシッププログラムの概要と、今年のインターンシップ、特に最終成果発表会についてを紹介します(写真は中間発表のポスター発表の様子です)。 PFI・PFNのインターンプログラムについて PFI,...

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深層強化学習による自動駐車の実装

初めまして! PFN でアルバイトをさせてもらっている芝慎太朗です。普段は東京大学大学院で行動神経科学の研究をしています。僕が去年取り組んでいた、「車が自ら駐車場に向かい停止する」自動駐車プロジェクトについて報告します。まずはこちらのアニメーションをご覧ください。(アニメーションがうまく再生されない場合は画像をクリックしてください) We implemented self-driving car...

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Emergence of Locomotion Behaviors in Rich Environment の追試

1.内容紹介 はじめまして。PFNでSummer Internship 2017に続き、アルバイトをしている東京大学の西浦です。現在は駒場2キャンパスの先端研で神経科学・循環器系の数理モデルの研究をしています。 さて、2017年の春頃、DeepMindから”Emergence of Locomotion Behaviours in Rich...

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HCIグループの発足、UISTおよびISS 2018での論文発表・デモ実施のお知らせ

新たにHCI グループが発足しました...

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ハイパーパラメータ自動最適化ツール「Optuna」公開

ハイパーパラメータ自動最適化フレームワーク「Optuna」のベータ版を OSS として公開しました。この記事では、Optuna の開発に至った動機や特徴を紹介します。     公式ページ 公式ドキュメント チュートリアル GitHub ハイパーパラメータとは?...

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