オンライン学習 保護中: 関数近似を用いた強化学習(2)- 価値関数の関数近似(オンライン学習の場合)
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膨大な状態数での強化学習に対応する関数近似オンライン手法の理論(勾配TD学習法、最小二乗法に基づく最小二乗TD学習(LSTD)法、GTD2法)とLASSOによる正則化
深層学習:Deep Learning
オンライン学習 アルゴリズム:Algorithms 機械学習プロフェッショナルシリーズ ベイズ深層学習 読書メモ
機械学習プロフェッショナルシリーズ ベイズ深層学習 読書メモ
機械学習プロフェッショナルシリーズ 「ベイズ深層学習 」より読書メモを記述する
前書き
ベイズ深層学習の目指すところ
深層学習の課題
大...
最適化:Optimization 機械学習プロフェッショナルシリーズ スパース性に基づく機械学習 読書メモ
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学習における正則化等に活用されるスパースモデリングの概要
オンライン学習 保護中: 高度なオンライン学習(4)深層学習への適用(AdaGrad、RMSprop、ADADELTA、vSGD)
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AdaGrad, RMSprop, vSGDでのオンライン学習への適用
オンライン学習 保護中: 高度なオンライン学習(3)深層学習への適用(ミニバッチ確率的勾配降下法、モーメンタム法、加速勾配法)
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)タスクのためのミニバッチ確率的勾配降下法、モーメンタム法、加速勾配法の深層学習への適用による計算効率の向上
機械学習:Machine Learning 機械学習プロフェッショナルシリーズ「強化学習」読書メモ
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)タスクで活用される現在の状況を観測し取るべき行動を決定する強化学習の参考図書
微分積分:Calculus 機械学習プロフェッショナルシリーズ 「オンライン機械学習」 読書メモ
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)タスクを用いた大規模なデータの逐次処理等に用いられるオンライン学習参考図書
C言語 保護中: 確率積分計算の為のMCMC法:メトロポリス法以外のアルゴリズム(HMC法)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される複雑な確率積分計算に適用するHybrid Monte Calro法のアルゴリズムとC言語による実装
python 保護中: PythonとKerasによるジェネレーティブディープラーニング(1)LSTMを使ったテキスト生成
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるpython/kerasによるLSTMを使ったテキストジェネレーティブDNN
python 保護中: PythonとKerasによる高度なディープラーニング(3) モデルの最適化の手法
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスク活用のためのpython/kerasによる深層学習の為のネットワークの最適化