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あとで読むとDeepLearningに関するminamishinjiのブックマーク (6)

  • 深層強化学習アルゴリズムまとめ

    はじめに 深層強化学習の分野では日進月歩で新たなアルゴリズムが提案されています. それらを学ぶ上で基礎となるアルゴリズム(というより概念に近い?)はQ学習, SARSA, 方策勾配法, Actor-Criticの4つだと思われるので, これらを軸としてまとめてみたいと思います. 以下の4点はあらかじめご了承ください. コードは書いていません. 概念のみの説明です 他のアルゴリズムの基礎となりうる重要な概念については詳しく書きました. その他については簡潔に書きました 深層学習についてはある程度理解している読者を想定しています 書いているうちに規模がどんどん大きくなってしまったので, どこかに必ず間違いや不足があります. 「この式がおかしい!」「このアルゴリズムも追加するべき!」などコメントがあればぜひお願いします 全体像 扱うアルゴリズムを相関図にしてみました(私のイメージです). まず,

    深層強化学習アルゴリズムまとめ
  • 深層学習を用いた時系列データにおける異常検知 - 株式会社カブク

    はじめに カブクで機械学習エンジニアをしている大串正矢です。今回は深層学習を用いた時系列データにおける異常検知について書きます。 背景 深層学習を異常検知に使用するにあたって閾値設定や評価尺度であるROCについての記述が日語のウェブの資料で見つけられなかったのでブログで記述することにしました。以前のブログに異常検知の基礎的な内容があるのでその内容を踏まえた上で読んで頂けると理解がしやすいと思います。 異常検知の基礎 時系列データにおける異常検知 情報圧縮に関するモデル(AutoEncoderなど) 利点: RNNなどに比べ少ないパラメータで学習可能なため高速 欠点: 系列データ特有の過去の値を考慮した予測ができない 系列データに関するモデル(RNNなど) 利点: 系列データ特有の過去の値を考慮した予測が可能 欠点: 構造上、GPU上での並列化が難しいため学習に時間がかかる 記事では系

    深層学習を用いた時系列データにおける異常検知 - 株式会社カブク
  • グーグル、カクテルパーティ効果を発揮するマシン--ビデオから特定話者の声だけ抽出

    Googleの研究部門であるGoogle Researchは、複数の人が話すビデオから特定の1人の声だけ抽出する技術を開発した。人間が持つ能力“カクテルパーティ効果”を、ディープラーニング(深層学習)システムを使って実現させたもの。 カクテルパーティ効果とは、大勢の人がカヤガヤ話しているパーティ会場のような騒音に囲まれた環境でも、人間なら特定話者の声に集中して話している内容を確実に把握できる現象のこと。人間は苦もなく騒音のなかから必要な話し声を選択して理解するのだが、人工的な音声処理システムでは実現困難だという。 Google Researchは、人間の話すようすを撮影したビデオを利用することで、この問題の解決を図った。複数の人が話すビデオの音声データと映像データを並行して解析し、例えば話者の口の動きを参考にすることで該当する音声データの分離に成功した。複数の人が発声し、時には声が重なるよ

    グーグル、カクテルパーティ効果を発揮するマシン--ビデオから特定話者の声だけ抽出
    minamishinji
    minamishinji 2018/04/12
    これメチャクチャ興味ある。
  • Deep Learning基礎講座演習コンテンツ 公開ページ

    プログラムの最大の特徴の一つは、全てのトピックについて、演習を中心に構成されている点です。実際に手を動かしながら理解を進めることで、効率よく学習することができます。 実際にモデルを学習させながら技術を習得する格的な演習内容となっています。Deep Learningは、モデルが実際に学習する様子を観測し、パラメータを調整することでアプリケーションに応じたパフォーマンス最大化を行うことが非常に重要な技術ですが、この一連の流れを全ての演習で経験しながら重要な要素を身につけることが可能です。

  • MicrosoftとAWS、ディープラーニングの「Gluon」をオープンソース公開

    MicrosoftAmazon.com傘下のAWSが協力し、ディープラーニングのライブラリ/インタフェースの「Gluon」をGitHubで公開した。AI初心者でも用意されているニューラルネットワークのコンポーネントを使って機械学習モデルを構築できるとしている。 米Microsoftと米Amazon.com傘下のAWSAmazon Web Services)は10月12日(現地時間)、ディープラーニングのライブラリおよびインタフェースの「Gluon」(グルーオン:クォーク同士を結合する働きがあるとされる基粒子という意味)をGitHubで公開したと発表した。ライセンスはApache License 2.0。 Gluonは、様々なニューラルネットワークのコンポーネントの集まりを使って機械学習モデルを作成するための分かりやすいAPIを提供する。コンポーネントを他のデータ構造と同様に扱えるため

    MicrosoftとAWS、ディープラーニングの「Gluon」をオープンソース公開
  • 【ディープラーニング】最新のディープラーニングを一通りさらっておく - あれもPython,これもPython

    ぼけっと、色々な記事を読んでいたら、 先日AlphaGo(っぽい)レポジトリを紹介していた時に出てきた、 Kerasというモジュールの紹介記事を見かけた。 esu-ko.hatenablog.com aidiary.hatenablog.com 色々なDeepLearningのKeras版レポジトリも元記事位は付いているので、 Chainerで書き直したら勉強になりそ−、とは思うんだけど、 そもそも何かを知っていないとお話にならないので、その調査メモ。 Gaussian-Bernoulli RBM 連続値を処理したいときの制約ボルツマンマシン Chapter 8 ボルツマンマシン - 深層学習読み会 補助関数法によるGaussian-Bernoulli RBMの 学習アルゴリズムの検討 制約つきボルツマンマシン (RBM; Restricted Boltzmann Machine) の私

    【ディープラーニング】最新のディープラーニングを一通りさらっておく - あれもPython,これもPython
    minamishinji
    minamishinji 2016/03/30
    この記事役に立つかわからんが、いちおう。
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