深層学習:Deep Learning

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...

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...