tensorflow

保護中: 説明できる機械学習(18)敵対的サンプル (Adversarial Examples)

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敵対的サンプルアプローチを使った説明可能な機械学習(サイバーセキュリティ、サロゲートモデル、ニューラルネットワーク、ブラックボックスアタック、Expectation Over Transformation アルゴリズム、EOT、InceptionV3、TensorFlow、Fast gradient法、VGG16 分類器、ImageNet、敵対的パッチ、1-pixel attack、L-BFGS 法、Fast gradient sign method)

2023.04.28

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保護中: 強化学習に対するニューラルネットワークの適用戦略をパラメータを持った関数で実装するPolicy Gradient

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強化学習に対するニューラルネットワークの適用戦略をパラメータを持った関数で実装するPolicy Gradient(割引現在価値、戦略更新、tensorflow、Keras、CartPole、ACER、Actor Critoc with Experience Replay、Off-Policy Actor Critic、behaviour policy、Deterministic Policy Gradient、DPG、DDPG、Experience Replay、Bellman Equation、方策勾配法、行動履歴)

2023.02.16

アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論スパースモデリングマルチエージェントシステム幾何学:Geometry強化学習微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra

保護中: 強化学習に対するニューラルネットワークの適用(2)基本的なフレームワークの実装

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ニューラルネットワークによる強化学習の基本的フレームワークの実装(TensorBoard、Imageタブ、グラフィカル、リアルタイム、進捗状況確認、envのラッパー、Observer、Trainer、Logger、Agent、Experience Replay、episode、行動確率、policy、Epsilon-Greedy法、python)

2023.01.04

アルゴリズム:Algorithms強化学習微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning深層学習:Deep Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra

tensorflowとKerasとpytorchの比較

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深層学習フレームワークであるtensorflow,keras,pytorchの比較

2021.11.14

python機械学習:Machine Learning深層学習:Deep Learning

macでのpython開発環境とtensorflowパッケージ導入

2021.04.17