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Deep Learning
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人工知能ã€æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã€ãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニングã®é•ã„ã¨ã¯
本稿ã¯ã€é•·å¹´ã®ãƒ†ã‚¯ãƒŽãƒã‚¸ãƒ»ã‚¸ãƒ£ãƒ¼ãƒŠãƒªã‚¹ãƒˆã§ã‚るマイケル・コープランド（Michael Copeland）æ°ãŒãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニングã®åŸºæœ¬ã‚’説明ã™ã‚‹ä¸€é€£ã®è¨˜äº‹ã®ç¬¬ä¸€å¼¾ã§ã™ã€‚ 「人工知能ã¯æœªæ¥ã®ãƒ†ã‚¯ãƒŽãƒã‚¸ã ã€ã€ã€Œäººå·¥çŸ¥èƒ½ã¯ã‚µã‚¤ã‚¨ãƒ³ã‚¹ãƒ»ãƒ•ã‚£ã‚¯ã‚·ãƒ§ãƒ³ã ã€ã€ã€Œäººå·¥çŸ¥èƒ½ã¯ã™ã§ã«ç§ãŸã¡ã®æ—¥å¸¸ç”Ÿæ´»ã®ä¸€éƒ¨ã ã€â€•â€•ã“れらã®èª¬æ˜Žã¯ã™ã¹ã¦äº‹å®Ÿã§ã‚ã‚Šã€å˜ã«AIã®ã©ã®é¢ã‚’指ã—ã¦è¨€ã£ã¦ã„ã‚‹ã‹ã«ã‚ˆã‚Šã¾ã™ã€‚ ãŸã¨ãˆã°ã€ä»Šå¹´ã€Google DeepMindãŒé–‹ç™ºã—ãŸãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ 「アルファç¢ã€ï¼ˆAlphaGo）ãŒå›²ç¢ã®å¯¾å±€ã§éŸ“国ã®ãƒ—ãƒæ£‹å£«ã‚¤ãƒ»ã‚»ãƒ‰ãƒ«ï¼ˆLee Se-dol）æ°ã‚’ç ´ã£ãŸéš›ã«ã€DeepMindãŒå‹ã£ãŸçµŒç·¯ã‚’説明ã™ã‚‹ãŸã‚ã€ã€ŒAIã€ã€ã€Œæ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã€ã€ã€Œãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニングã€ã¨ã„ã†è¨€è‘‰ãŒãƒ¡ãƒ‡ã‚£ã‚¢ã§ã•ã‹ã‚“ã«å–り上ã’られã¾ã—ãŸã€‚ã“ã®3ã¤ã¯ã€ã©ã‚Œã‚‚アルファç¢ãŒã‚¤ãƒ»ã‚»ãƒ‰ãƒ«æ£‹å£«ã‚’打ã¡è² ã‹ã—ãŸç†ç”±ã®ä¸€éƒ¨ã§ã™ãŒã€åŒã˜ã‚‚ã®ã§ã¯ã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“。 ãã®é–¢ä¿‚
深層強化å¦ç¿’ライブラリChainerRL - Preferred Networks Tech Blog
Chainerを使ã£ãŸæ·±å±¤å¼·åŒ–å¦ç¿’ライブラリChainerRLを公開ã—ã¾ã—ãŸï¼Ž https://github.com/pfnet/chainerrl PFNエンジニアã®è—¤ç”°ã§ã™ï¼Žç¤¾å†…ã§Chainerを使ã£ã¦å®Ÿè£…ã—ã¦ã„ãŸæ·±å±¤å¼·åŒ–å¦ç¿’アルゴリズムをâ€ChainerRLâ€ã¨ã„ã†ãƒ©ã‚¤ãƒ–ラリã¨ã—ã¦ã¾ã¨ã‚ã¦å…¬é–‹ã—ã¾ã—ãŸï¼ŽRLã¯Reinforcement Learning（強化å¦ç¿’）ã®ç•¥ã§ã™ï¼Žä»¥ä¸‹ã®ã‚ˆã†ãªæœ€è¿‘ã®æ·±å±¤å¼·åŒ–å¦ç¿’アルゴリズムを共通ã®ã‚¤ãƒ³ã‚¿ãƒ•ã‚§ãƒ¼ã‚¹ã§ä½¿ãˆã‚‹ã‚ˆã†å®Ÿè£…ã—ã¦ã¾ã¨ã‚ã¦ã„ã¾ã™ï¼Ž Deep Q-Network (Mnih et al., 2015) Double DQN (Hasselt et al., 2016) Normalized Advantage Function (Gu et al., 2016) (Persistent) Advantage Learning (Bellemar
ã“ã‚Œã‹ã‚‰å§‹ã‚る人ã®ç‚ºã®ãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニング基礎講座
ã“ã®ã‚¹ãƒ©ã‚¤ãƒ‰ã¯ 2017 å¹´ 1 月 17 æ—¥ (ç«)ã€ãƒ™ãƒ«ã‚µãƒ¼ãƒ«é«˜ç”°é¦¬å ´ã§é–‹å‚¬ã•ã‚ŒãŸã€ŒNVIDIA Deep Learning Institute 2017ã€ã®æœ€åˆã®ã‚»ãƒƒã‚·ãƒ§ãƒ³ã€ã€Œã“ã‚Œã‹ã‚‰å§‹ã‚る人ã®ç‚ºã®ãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニング基礎講座ã€ã«ã¦ã€ã‚¨ãƒŒãƒ“ディアåˆåŒä¼šç¤¾ ディープラーニング部 æ‘上 真奈ãŒè¬›æ¼”ã—ã¾ã—ãŸã€‚ ã“ã®ã‚»ãƒƒã‚·ãƒ§ãƒ³ã§ã¯ã€ãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニングをã“ã‚Œã‹ã‚‰å§‹ã‚る方を対象ã«ã€å¿…è¦ãªåŸºæœ¬çŸ¥è˜ã«ã¤ã„ã¦èª¬æ˜Žã—ã¾ã™ã€‚ディープラーニングã§ã¯ãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ« ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã«å¤§é‡ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’å¦ç¿’ã•ã›ã‚‹äº‹ã§ç”»åƒèªè˜ã‚„物体検出ãªã©æ§˜ã€…ãªèªè˜ã‚’è¡Œã†äº‹ãŒå¯èƒ½ã§ã™ã€‚セッションå‰åŠã¯ã€ç”»åƒèªè˜å•é¡Œã§ä½¿ã‚れる畳ã¿è¾¼ã¿ãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ« ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ (CNN) ã‚’ç†è§£ã™ã‚‹ç‚ºã®åŸºç¤Žæ¦‚念ã«ã¤ã„ã¦èª¬æ˜Žã—ã¾ã™ã€‚ニューラル ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã®åŸºæœ¬ã¨ãªã‚‹å¤šå±¤ãƒ‘ーセプトãƒãƒ³ã€èª¤å·®é€†ä¼æ’法ã€ç¢ºçŽ‡çš„勾é…é™ä¸‹æ³•ã‚„ミニãƒãƒƒãƒå¦ç¿’ãªã©ãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニングã®å¦ç¿’éŽç¨‹
2016å¹´ã®ãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニング論文100é¸ - Qiita
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特ã«ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒžãƒ¼ã§ã‚‚データサイエンティストã§ã‚‚�ãªã„ã‘ã©ã€Tensorflowã‚’1ヶ月触ã£ãŸã®ã§è¶…分ã‹ã‚Šã‚„ã™ã解説 - Qiita
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Googleã®å…¬é–‹ã—ãŸäººå·¥çŸ¥èƒ½ãƒ©ã‚¤ãƒ–ラリTensorFlowを触ã£ã¦ã¿ãŸ - LIFULL Creators Blog
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ランã‚ング
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