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4月

25
ゲームで強化学習（と組合せ最適化）がんばる会５

調子がいいので格上げです。深層強化学習と量子コンピュータを同時に学びます。

ゲームで強化学習（と組合せ最適化）がんばる会５
ハッシュタグ ：#量子コンピュータ

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募集内容

参加枠1

無料

先着順
53/100人

申込者
MI6-007
yuji_mochizuki
am_nimitz3
toohata
Autoalge
kobayashi_1101
Akira_Ohba
(退会ユーザー)
sonicmove
kambe
申込者一覧を見る
開催日時
2019/04/25(木) 18:30 ～ 20:00
Googleカレンダー icsファイル
募集期間

2019/01/18(金) 09:21 〜
2019/04/25(木) 20:00まで

会場

株式会社ナビタイムジャパン

東京都港区南青山3-8-38 南青山東急ビル 1F

マップで見る 会場のサイトを見る

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イベントの説明

はじめに

コツコツ進めてきたゲームと深層学習勉強会がだんだん進んできたのでようやく量子コンピュータ勉強会に格上げです。 DQN,A3C,R2D2など既存深層学習の仕組みをこれまでみてきました。
今回は深層学習と量子コンピュータを同時に学び、少しずつ将来的な統合を目指してやっていきます。 今回はR2D2の仕組みを確認しながら、引き続きAtariゲームを強化学習で解きながら、 量子コンピュータの組合せ最適化問題でも数独やピクロスやマインスイーパーや迷路などの小さな問題をとき進めます。

最適化計算と強化学習（Vignette&Clarity 安田翔也氏）

最適化計算と強化学習について話をしてもらいます。
https://vigne-cla.com/
https://aifashion.connpass.com/event/128016/

これまでの歴史

主にGPUでOpenAIGymでAtariをやってきました。

ゲームで強化学習がんばる会４
https://mdrft.connpass.com/event/111605/

ゲームで強化学習がんばる会３
https://mdrft.connpass.com/event/110024/

ゲームで強化学習がんばる会２
https://mdrft.connpass.com/event/106238/

ゲームで強化学習がんばる会（Ape-X DQN/R2D2も確認したい）
https://mdrft.connpass.com/event/101869/

blueqat

基本的にはblueqatを使います。
https://github.com/Blueqat/Blueqat
https://blueqat.readthedocs.io/ja/latest/

よろしければgithubでスターをお願いします。

勉強会オンラインコミュニティ

随時情報の更新や勉強会の資料が手に入ります。わからないところを質問したり、ニュースの交換があります。
下記招待コードよりぜひご参加ください。

日本語版
https://join.slack.com/t/blueqat/shared_invite/enQtNDA3NjU0MjM2NjEyLWU1MjJlNTM5NGNkNjk1NmYzYjU5NDliOTc5M2QwNDc1YmMyNzYzYjY3YmE2NGUxMTI1OTEyYTUwOWEyNmY4MWY

発表者

Shoya Yasuda Shoya Yasuda

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資料 資料をもっと見る／編集する

資料が投稿されると、最新の3件が表示されます。

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フィード

blueqat

blueqat さんが ゲームで強化学習（と組合せ最適化）がんばる会５ を公開しました。

2019/01/18 09:21

ゲームで強化学習（と組合せ最適化）がんばる会５ を公開しました！

グループ

blueqat

イベント数 1298回

メンバー数 2781人

終了

2019/04/25(木)

18:30 〜 20:00
Googleカレンダー icsファイル

開催日時が重複しているイベントに申し込んでいる場合、このイベントには申し込むことができません

募集期間
2019/01/18(金) 09:21 〜
2019/04/25(木) 20:00

イベントへのお問い合わせ

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会場

株式会社ナビタイムジャパン

東京都港区南青山3-8-38 南青山東急ビル 1F

管理者

参加者（53人）

toohata

toohata

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(退会ユーザー)

(退会ユーザー)

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Autoalge

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Akira_Ohba

Akira_Ohba

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sonicmove

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kambe

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am_nimitz3

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yuji_mochizuki

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kobayashi_1101

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MI6-007

MI6-007

ゲームで強化学習（と組合せ最適化）がんばる会５に参加を申し込みました！

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