保護中: 深層強化学習の弱点の克服 局所最適な行動/過学習への対応(1)模倣学習
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深層学習:Deep Learning
保護中: 深層強化学習の弱点の克服 再現性の低さへの対応:進化戦略
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python Kerasの概要と基本的な深層学習タスクへの適用例
サマリー
ここではpython Kerasの概要と基本的な深層学習タスク(MINISTを用いた手書き文字認織、Autoencoder、”CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について“で述べているCNN、”RNNの...
組合せ最適化の概要と実装の為のライブラリと参考図書
組み合わせ最適化問題とは
組合せ最適化理論は、輸送計画、スケジューリング、配置、組合せ問題、そして最適化問題など実世界の多くの問題に応用されている理論となる。この問題は、ある個数の要素から構成される集合の中から、制約...
Huggingfaceを使った文自動生成の概要
Huggingfaceについて
Huggingfaceは、機械学習と自然言語処理(NLP)に関するオープンソースのプラットフォームとライブラリを提供している企業であり、Huggingfaceでは、”Transform...
Pythonによる機械学習とデータ分析の概要と代表的なライブラリの紹介
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)に活用されるPyhonを用いたデータ解析のライブラリ、参考図書に関する解説
保護中: 深層強化学習の研究動向:メタラーニングと転移学習、内発的動機づけとカリキュラムラーニング
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される深層強化学習の研究動向:メタラーニングと転移学習、内発的動機づけとカリキュラムラーニング(カリキュラムの自動生成、タスクの自動分解、タスクの難易度調整、内発的報酬、ロボットドメイン変換、シミュレータからの転移学習、BERT、Model-Agnostic Meta-Learning、Active Learning、Metric/Representation Base、Memory/Knowledge Base、Weigh Base、Learning to Optimize)
保護中: 深層強化学習の弱点である環境認識の改善の為の2つのアプローチの実装
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される深層強化学習の弱点である環境認識の改善の為の2つのアプローチの実装(逆予測型、制約型、表現学習、模倣学習、再構成型、予測型、WorldModels、遷移関数、報酬関数、表現学習、VAE、Vision Model、RNN、Memory RNN、モンテカルロ法、TD Search、モンテカルロ木探索、モデルベースの学習、Dyna、深層強化学習の弱点)
保護中: 深層強化学習の弱点と対策の概要と環境認識の改善の為の2つのアプローチ
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクにに活用される深層強化学習の弱点と対策の概要と環境認識改善のの2つのアプローチ(Mixture Density Network、RNN、Variational Auto Encoder、World Modles、表現学習、戦略ネットワーク圧縮、モデルフリー学習、Sample-Based Planning Model、Dyna、シミュレーションベース、サンプルベース、Gaussian Process、ニューラルネット、遷移関数、報酬関数、シミュレーター、学習能力、転移能力)
保護中: 深層強化学習における価値評価と戦略と弱点
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される深層強化学習における価値評価と戦略と弱点(サンプル効率の悪さ、手法の検証も難しさ、実装の仕方による性能への影響、ライブラリの初期値、再現性の低さ、過学習、局所最適、器用貧乏、TRPO、PPO、連続値コントロール、画像コントロール、Policyベース、Valueベース)