迷路問題を強化学習を利用して学習した際のCNNにおける重みの再利用方法？

Question

前提・実現したいこと

迷路問題を強化学習で学習した際の学習データを利用して、異なる迷路の学習に役立てるプログラムが作成したいです。

おそらくニューラルネットワークの重みなどをを記録しておいて利用するかたちになると思うのですが、プログラミングなどの知識がなくて実装できずにいます。

知見やアイデアがある方、ご協力お願いします。

現時点のコード
https://github.com/gallardo22/DQN-chainer

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

processing 3.4
python anaconda3-4.4.0
numpy 1.15.1
chainer 5.0.0(ニューラルネットワーク動かすためのもの)
pyautogui 0.9.38(キーボード操作、ディスプレイ内の画像検索するため)

Comments

[stdio]

> 知見やアイデアがある方、ご協力お願いします。
それ以前にコメントの書き方を見直しましょう。
型等の情報が無いので読めない!!
Docstring形式でコメントを書き直して下さい。

[stdio]

> 異なる迷路の学習に役立てるプログラムが作成したいです。
と言われましても、漠然としていてどんな迷路なのか分かりません。
階層分け、立体交差、行き止まりの有無等でプログラムは変わってきます。
知見やアイデアがある方と言われましても貴方の汚いからプログラム読めないよ。

[退会済みユーザー]

ご返信ありがとうございます。

異なる迷路というのはgithubに載っているprocessingのコード通り、3Dモデルのフィールドに置いた立方体の配置を任意に変えただけのもののことを指しています。

また、このサイトの使い方やgithubの使い方、コードの書き方が分かっておらず、ご迷惑おかけしました。

アドバイスありがとうございました。

[stdio]

githubの使い方ではなくソースコードの書き方の話をしているのですが...
にわかに教える事は何もないので、興味本位だけでやったのなら、さっさと足を洗う事をおススメ致します。

[退会済みユーザー]

アドバイスありがとうございます。

大学の卒業に必要なだけだったので、、、

おっしゃる通りです。

にわかがすみませんでした。

[stdio]

大学の卒業に必要...
ああ...
きっとFラン大学ね...
そんな大学出るより、専門学校とかのほうが道開けたのに...