深層学習:Deep Learning

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Trust Region Policy Optimization (TRPO)の概要とアルゴリズム及び実装例について

Trust Region Policy Optimization (TRPO)の概要 Trust Region Policy Optimization(TRPO)は、強化学習のアルゴリズムで、ポリシー勾配法(Pol...
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GRUの概要とアルゴリズム及び実装例について

GRUの概要 GRU(Gated Recurrent Unit)は、"RNNの概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べているリカレントニューラルネットワーク(RNN)の一種であり、系列データを処理するための深...
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ドリフト検出ベースの逆強化学習(Drift-based Inverse Reinforcement Learning)の概要とアルゴリズム及び実装例について

ドリフト検出ベースの逆強化学習(Drift-based Inverse Reinforcement Learning)の概要 ドリフト検出ベースの逆強化学習(Drift-based Inverse Reinforc...
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ベイジアンニューラルネットワークの概要とアルゴリズム及び実装例について

ベイジアンニューラルネットワークについて ベイジアンニューラルネットワーク(BNN)は、確率論的な要素をニューラルネットワークに統合するアーキテクチャであり、通常のニューラルネットワークが確定論的であるのに対し、BNN...
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プロポーザルネットワークの概要とアルゴリズム及び実装例

プロポーザルネットワークの概要 プロポーザルネットワークは、主にコンピュータビジョンや画像処理の分野で使用されるニューラルネットワークの一種で、特に物体検出や領域提案(object proposal)のタスクで利用さ...
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Bidirectional LSTMの概要とアルゴリズム及び実装例について

Bidirectional LSTMの概要 Bidirectional LSTM(Long Short-Term Memory)は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)の一種であり、時系列データや自然言語処...
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特徴量逆強化学習(Feature-based Inverse Reinforcement Learning)の概要とアルゴリズム及び実装例について

特徴量逆強化学習(Feature-based Inverse Reinforcement Learning)の概要 特徴量逆強化学習(Feature-based Inverse Reinforcement Lear...
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OpenNMTの概要とアルゴリズム及び実装例

OpenNMTの概要 OpenNMT(Open-Source Neural Machine Translation)は、ニューラル機械翻訳のためのオープンソースプラットフォームであり、翻訳モデルの構築、トレーニン...
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物体検出におけるアンカーボックスの概要と関連アルゴリズム及び実装例について

物体検出におけるアンカーボックスの概要 物体検出におけるアンカーボックスは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースの物体検出アルゴリズムで広く使用される概念で、アンカーボックスは、画像内の複数の位置やスケール...
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GNMT(Google Neural Machine Translation)の概要とアルゴリズム及び実装例

GNMT(Google Neural Machine Translation)の概要 GNMT(Google Neural Machine Translation)は、Googleが開発したニューラル機械翻訳シス...
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