深層学習:Deep Learning

機械学習における翻訳モデルについて 機械学習における翻訳モデルは、自然言語処理（NLP）の分野で広く使用されており、ある言語から別の言語へのテキスト翻訳を自動化するために設計されているものとなる。これらのモデルは...

SqueezeNetについて SqueezeNet（スクイーズネット）は、軽量でコンパクトなディープラーニングモデルの一つで、"CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について"でも述べている畳み込みニューラルネットワー...

方策勾配法について 方策勾配法（Policy Gradient Methods）は、強化学習の一種で、特に方策（ポリシー）の最適化に焦点を当てる手法となる。方策は、エージェントが状態に対してどのような行動を選択すべ...

MobileNetについて MobileNetは、コンピュータビジョン分野で広く使用されているディープラーニングモデルの一つであり、Googleが開発したモバイルデバイス向けに最適化された軽量で高効率な"CNNの概要...

C51 (Categorical DQN)の概要 C51、またはCategorical DQN、は深層強化学習のアルゴリズムであり、価値関数を連続的な確率分布としてモデル化する手法となる。C51は、通常のDQN（D...

LeNet-5について LeNet-5（LeNet-5）は、ディープラーニングの分野において重要な歴史的なニューラルネットワークモデルの一つであり、"CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について"でも述べている畳み込...

EfficientNetについて EfficientNet（エフィシエントネット）は、軽量で効率的なディープラーニングモデルの一つであり、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のアーキテクチャとなる。Efficie...

A2C（Advantage Actor-Critic）の概要 A2C（Advantage Actor-Critic）は、強化学習のアルゴリズムの一つで、"方策勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べてい...

CPC（Contrastive Predictive Coding）の概要 Contrastive Predictive Coding（CPC）は、表現学習（representation learning）の手法の一...

言語処理の自己学習アプローチの概要 自己学習（Self-Supervised Learning）は、機械学習の一分野で、ラベルのないデータから学習を行うアプローチの一つであり、言語処理の自己学習アプローチは、言語...