PyTorch入門PyTorchの勉強はシンプルなニューラルネットワーク（NN）を実装することから始めてみよう。まずはニューロンのモデル定義から始め、フォワードプロパゲーションとバックプロパゲーション、PyTorchテンソルの基礎、データローダー、最適化、評価まで一通りを解説。さらにCNNやRNNの実装例を通して、PyTorchにも習熟する連載。
『ゼロから作るDeep Learning 4』の学習ノート：記事一覧 - からっぽのしょこ
はじめに 『ゼロから作るDeep Learning 4 ――強化学習編』の独学時のまとめノートです。初学者の補助となるようにゼロつくシリーズの4巻の内容に解説を加えていきます。本と一緒に読んでください。 この記事は、各節の記事のリンクページです。 【前巻の内容】 www.anarchive-beta.com 【今巻の内容】 はじめに 記事一覧 1章 バンディット問題 2章 マルコフ決定過程 3章 ベルマン方程式 4章 動的計画法 5章 モンテカルロ法 6章 TD法 7章 ニューラルネットワークとQ学習 8章 DQN 9章 方策勾配法 参考文献 おわりに 記事一覧 1章 バンディット問題 真の期待値と推定期待値(標本平均)を計算してグラフで確認します。 www.anarchive-beta.com 簡単なスロットマシン(バンディット)とプレイヤー(エージェント)のクラスを実装して、バンディッ
『ゼロから作る Deep Learning ❹』 公開レビューのお知らせ｜斎藤 康毅（さいとう こうき）｜note
問題に感じた箇所や改善すべきと思った点など、コメントいただけますと幸いです。どんなに小さな指摘や疑問でも構いませんので、気軽にコメントください。 またレビューに貢献していただいた方には、感謝の印として、本書に名前を記載させていただく予定です（もちろん、同意のある方のみです）。下記のように、レビューアの方の名前をクレジットとして掲載する予定です。 左は『ゼロから作るDeep Learning ❷』、右は中国語に翻訳された『Deep Learning 2』なお、本のタイトルに「❹」とありますが、前作までの知識がなくても読める内容になっています。前提条件としては、Pythonと数学の基本的な知識が必要になります。ちなみに、本書の概要は次のとおりです。 人気シリーズの第4弾。今回のテーマは強化学習です。実際のコードを提示し動かしながら学ぶという本シリーズのスタイルを踏襲し、外部ライブラリに頼らず、
深層距離学習(Deep Metric Learning)の基礎から紹介 - OPTiM TECH BLOG
こんにちは、R&Dチームの河野(@ps3kono)です。深層学習モデルの開発を担当しております。 今回は、画像分類、画像検査、顔認識や異常検知など様々な分野に利用されている深層距離学習(Deep Metric Learning)について紹介したいと思います。 Deep Metric Learningとは 定番のクラス分類と距離学習によるクラス分類の違い 距離学習の進化 1. 対照的(contrastive)アプローチ サンプル選択(sample selection) 代表的な学習手法 Contrastive loss Triplet loss さらなる改善と進化 対照的アプローチの問題点 2. Softmaxをベースにしたアプローチ 代表的な学習手法 Center loss SphereFace CosFace ArcFace さらなる改善と進化(2019年以降) 推論 深層距離学習の利点
GitHub - microsoft/muzic: Muzic: Music Understanding and Generation with Artificial Intelligence
Muzic is a research project on AI music that empowers music understanding and generation with deep learning and artificial intelligence. Muzic is pronounced as [ˈmjuːzeik]. Besides the logo in image version (see above), Muzic also has a logo in video version (you can click here to watch ). Muzic was started by some researchers from Microsoft Research Asia and also contributed by outside collaborat
株予測の新たな可能性「RCURRENCY」
3つの要点 ✔️ RNNベースの株予測モデルを提案 ✔️ LSTM層を加え時系列に対する汎用性を強化 ✔️ 様々なデジタル資産に対して有用 RCURRENCY: Live Digital Asset Trading Using a Recurrent Neural Network-based Forecasting System written by Yapeng Jasper Hu, Ralph van Gurp, Ashay Somai, Hugo Kooijman, Jan S. Rellermeyer (Submitted on 13 Jun 2021) Comments: Published on arxiv. Subjects: Artificial Intelligence (cs.AI) code： 本記事で使用している画像は論文中のもの、またはそれを参考に作成したものを使
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