[過去ﾛｸﾞ]
【オセロ,将棋】ボードゲーム Part2【囲碁,War】 (1002ﾚｽ)
上
下
前
次
1-
新
このｽﾚｯﾄﾞは過去ﾛｸﾞ倉庫に格納されています｡
次ｽﾚ検索
歴削→次ｽﾚ
栞削→次ｽﾚ
過去ﾛｸﾞﾒﾆｭｰ
350
:
310
2018/05/03(木)20:31
ID:EAR7zekO(1/3)
AA×
[240|
320
|
480
|
600
|
100%
|
JPG
|
べ
|
ﾚｽ栞
|
ﾚｽ消
]
350: 310 [sage] 2018/05/03(木) 20:31:46.75 ID:EAR7zekO なんか順調でうらやましい。 俺もやっぱGPU付きのPC買うべかな。 一般的にLRでは、学習率は発散しない限界まで大きくするのが良いらしく、 昔は、最初大きく、試行回数増えるごとにだんだん小さくみたいな事をしてました。 NNではRMSPropとかADAMとかで自動調整する流れだと当時理解していました。 ただ、Googleの論文読むと、普通に学習率固定っぽく読めてしまうんですよね。 強化学習だと学習率固定が良いのかも知れません。 表現力大きいからあんまり問題ない気がするのですが、学習率は小さくすると 学習に時間がかかる代わりに、収束しやすくなります。局所解には陥りやすく なるのではないかと愚考しますが、強化学習における局所解と、教師付学習に おける局所解は現象が違うから、よくわかりません。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/gamedev/1508056498/350
なんか順調でうらやましい 俺もやっぱ付きの買うべかな 一般的にでは学習率は発散しない限界まで大きくするのが良いらしく 昔は最初大きく試行回数増えるごとにだんだん小さくみたいな事をしてました ではとかとかで自動調整する流れだと当時理解していました ただの論文読むと普通に学習率固定っぽく読めてしまうんですよね 強化学習だと学習率固定が良いのかも知れません 表現力大きいからあんまり問題ない気がするのですが学習率は小さくすると 学習に時間がかかる代わりに収束しやすくなります局所解には陥りやすく なるのではないかと愚考しますが強化学習における局所解と教師付学習に おける局所解は現象が違うからよくわかりません
上
下
前
次
1-
新
書
関
写
板
覧
索
設
栞
歴
あと 652 ﾚｽあります
ｽﾚ情報
赤ﾚｽ抽出
画像ﾚｽ抽出
歴の未読ｽﾚ
ぬこの手
ぬこTOP
0.046s