保護中: 強化学習に対するニューラルネットワークの適用 価値評価をパラメータを持った関数で実装するValue Function Approximation
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強化学習に対するニューラルネットワークの適用 価値評価をパラメータを持った関数で実装する例(CartPole、Q-table、TD誤差、パラメータ更新、Q-Learning、MLPRegressor、Python)
深層学習:Deep Learning
保護中: 強化学習に対するニューラルネットワークの適用(2)基本的なフレームワークの実装
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ニューラルネットワークによる強化学習の基本的フレームワークの実装(TensorBoard、Imageタブ、グラフィカル、リアルタイム、進捗状況確認、envのラッパー、Observer、Trainer、Logger、Agent、Experience Replay、episode、行動確率、policy、Epsilon-Greedy法、python)
保護中: 強化学習に対するニューラルネットワークの適用(1)概要
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強化学習に対するニューラルネットワークの適用の概要(Agent、Epsilon-Greedy法、Trainer、Observer、Logger、確率的勾配降下法、Stochastic Gradient Descent、SGD、Adaptive Moment Estimation、Adam、Optimizer、誤差逆伝搬法、Backpropagation、勾配、活性化関数、バッチ法、価値関数、戦略)
保護中: ガウス過程による教師なし学習(2)ガウス過程潜在変数モデルの拡張
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確率的生成モデルの応用であるガウス過程による教師なし学習としてのガウス過程潜在変数モデルの拡張(無限ワープ混合モデル、ガウス過程力学モデル、ポアソン点過程、対数ガウスCox過程、潜在ガウス過程、楕円スライスサンプリング)
Clojureを用いたニューラルネットと誤差逆伝播法の実装
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Clojureを用いたニューラルネットと誤差逆伝播法の実装
Hierarchical Temporal Memory (階層型時間メモリ)とClojure
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階層型時間メモリとClojureによる疎分散表現を使った深層学習
論理やルールと確率/機械学習の融合
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論理やルールと機械学習の融合(帰納論理プログラミング、統計関係学習、知識ベースモデル構築、ベイジアンネット、確率論理学習、隠れマルコフモデル)
保護中: 機械翻訳の現在と将来- 自然言語のさまざまな機械学習アプローチ
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)タスクに活用される機械翻訳の現在と将来- 自然言語のさまざまな機械学習アプローチ(注意型ニューラルネットに基づく機械翻訳、符号化・逆符号化に基づく機械翻訳、リカレントニューラルネット、ニューラルネットとニューラルモデル、ニューラルネットに基づく翻訳、tree-to-strong翻訳、事前並べ替え、構文木・構文解析、単語の対応づけ、フレーズベース翻訳)
保護中: ニューラルネットワーク(深層学習)とガウス過程の等価性
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確率的生成モデルの応用モデルであるガウス過程とニューラルネットワークの等価性について(Nealの論文より)
保護中: 強化学習の概要とシンプルなMDPモデルの実装
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強化学習の概要とシンプルなMDPモデルのpythonでの実装