深層学習:Deep Learning

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...

AlexNetについて AlexNet（アレックスネット）は、2012年に提案されたディープラーニングモデルの一つであり、コンピュータビジョンタスクにおいて画期的な進歩をもたらした手法となる。AlexNetは、"CN...

VGGNetについて VGGNet（Visual Geometry Group Network）は、2014年に開発された"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ク（...

SARSAの概要 SARSA（State-Action-Reward-State-Action）は、強化学習における一種の制御アルゴリズムで、主にQ学習と同じくモデルフリーな手法に分類されたものとなる。SARSAは...

GoogLeNet (Inception)について GoogLeNetは、Googleが2014年に発表した"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ク（CNN）のアー...

  はじめに "人工知能技術を用いて感情を検出する方法について"で述べているように感情を抽出するために人工知能技術を使用する方法には主に(1)自然言語処理、(2)音声認識、(3)画像認識、(4)生体情報分析等の...

ResNet (Residual Network)について ResNetは、2015年にKaiming Heらによって提案された"CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について"でも述べている深層畳み込みニューラルネッ...