Vrepロボットシュミレータを用いたDeepLearningによる強化学習（導入）

Vrep3Dロボットシュミレータを用いて、強化学習型DeepLearningを行なって、attenntionが生まれるか等、見ていきたいと思います。
さて、このシステムには何が必要か？
最初に必要なものを整理の意味も含めて列挙したいと思います。

１．Vrep：フリーの3Dロボットシュミレータ
　　 http://www.coppeliarobotics.com/

２．CDBN(ConvolutionalDeepBeliefNetwork)：DeepLearning！！
　　 http://web.eecs.umich.edu/~honglak/thesis_final.pdf

３．CUDA環境：言わずと知れたGPU環境、DeepLearningには必須？
　　（良いCPU使って最適化すれば十分という話も、、、）
　　 http://www.nvidia.co.jp/object/cuda-jp.html

４．RBMを用いた強化学習モデル：あのHintonさんが１０年前に既に作ってくれ
　　てます。偉大すぎ(> <)
　　 http://www.ai.mit.edu/projects/jmlr/papers/volume5/sallans04a/source
/sallans04a.pdf

５．微分幾何：NeuralNetの最大の問題点！中で何が起こってるのかわからない
　　（汗）を回避する為に、、、
　　（Bengio2011のdeep learningと階層的representationの論文に詳しいです）
　　というか、自分の最終目標はこれを使って、現象を解析することです！
　　 おすすめ教科書（なぜこれかって？　だってブルバキ記法嫌いでしょ？w）


上記５項目を、気の向くままに行なっていきます。なので、タイトルにはそれぞれの番号を振っていきます！



初回は、OSの選定だけしておきます、、、
GPU乗せているのがUbuntuなので、Ubuntuで作業します（以上w）
CUDAプログラムはMacのIDE上(nsight/cuda用)で作成し、Ubuntuに送りコンパイル&実行します（このときもlinux用nsight上で作業します）。CudaプログラムはWindowsでも作成可能ですが、Cデフォルトの乱数の出力がlinux.macとwindowsで違ったりと、デバッグとか面倒なので、今回Windowsは使いません。（でも、インストールはwindowsが一番楽です。）
IDE使うなよという話には対応できかねますw
私の本格的なプログラミング歴、まだ３年ちょっとなのでw
以下が環境の詳細です


Ubuntuマシン
CPU：cerelon（涙）
GPU：nvidia titan black
MEMORY：5GB（涙）

Macマシン
MacBook Pro 2009（涙）
GPU：nvidia
メモリ：4GB（涙）
HDD：SSD！！

それぞれ、CUDA5.5をインストール済み。

マシンしょぼすぎ、、、GPU以外全部私物だからねwww
結果出せてない院生の悲哀 orz

では、次回は１．Vrepの環境設定から、、、