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How to build your own AlphaZero AI using Python and Keras
Update! (2nd December 2019)I’ve just released a series on MuZero — AlphaZero’s younger and cooler brother. Check it out 👇 How to Build Your Own MuZero Using Python (Part 1/3) How to Build Your Own MuZero Using Python (Part 2/3) How to Build Your Own MuZero Using Python (Part 3/3) In this article I’ll attempt to cover three things: Two reasons why AlphaZero is a massive step forward for Artificial
画像からHTMLを生成する深層学習とは？AIがwebサイト自動コーディング。 | Ledge.ai
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アンサンブル学習（Ensemble learning）とバスケット分析（basket analysis） - Qiita
実践 機械学習システムの7章と8章が、やりたいことに近かったので、ザクザクっとまとめました。（数式とコードには一切触れず、概要だけ） アソシエーション・ルール・マイニングもキレイにまとまった資料があったので書きませんでした。（一番下の参考のところ） 個々に学習した複数の学習器を融合させて汎化能力（未学習データに対する予測能力）を向上させ、一つの学習器を作成することをアンサンブル学習と呼ばれます。 特徴として、各学習器を新しい特徴量として考えることができ、訓練データを基にその新しい組み合わせ方を学習する。 諺の３人寄れば文殊の知恵な感じです。学習器の個数を増加することにより識別能力が向上して行く。アンサンブル学習は、高い識別能力に加え単純性（学習器を複数個用意するだけ）と 汎用性（任意の学習器に適用可能）という利点がある。 そのためには、各学習器の重みを調整する必要がある。（全ての学習器の重
Deep Learningでスケジュール調整してみる、ための自然言語処理をしてみた | GREE Engineering
GREE Advent Calendar 2015の1日目担当のふじもとです、グリー株式会社でCTOをしてます、もう10年目です。 今年もChristmasに向けてみんなで毎日更新していきますので、ぜひぜひよろしくおねがいします。 わりとどうでもよい序 去年、一昨年は25日担当だったんですが、今年は (なんでかは知らないけど) 1日目書くことになったので、ちょっと趣向を変えて技術的な内容にしてみたいと思います。 なおタイトルに、Deep Learningだの自然言語処理 (以下NLP) だの書いてますが、ぼくは機械学習やNLP、はたまたDeep Learningの専門家でもなくって、たしなむ程度に勉強していたくらいです。ので、この記事はアルゴリズムについて詳しくなろうっていうよりは、いろいろ試してみたっていう方向になってます。 Summary わりと単純なCNN + 少ないコーパスでも、タ
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
■featured stories
Emerging technology review シリコンバレーからの先端技術分析レポート。先端技術を学び、日本企業の経営戦略と製品計画策定に寄与。未来を生み出すベンチャー企業やファウンダーと接し、イノベーション誕生の思想に迫る。 “Emerging Technology Review” is research reports featuring the latest technologies. The articles analyze the new wave of the technologies and explores the Silicon Valley culture and innovations. ■featured stories シリコンバレーからの先端技術分析レポート (ブログへのリンク) ■about シリコンバレーで生まれる先端技術を解析 VentureCl
ぼくの実装した最弱のディープラーニング - きしだのHatena
8月の頭からディープラーニングを実装していたのを、先日、プレゼンしてきました。 プログラマのための数学勉強会@福岡 - connpass ぼくの実装した最弱のディープラーニング from なおき きしだ ※追記 2023/4/12 SpeakerDeckにも置いてます https://speakerdeck.com/kishida/weakest-deep-learning-i-implemented GPU対応したり、ドロップアウトとかミニバッチとかいろいろ実装して、結構つよくなってます。 ちゃんと学習してくれないこと以外は。 ソースはこんな感じになってきています。 https://github.com/kishida/neuralnet/tree/CorrectOperationAsCCN GPU対応にはaparapiを使っています。JavaでGPUコードが書けるスグレモノです。 ap
Deep Learningの気持ちになって考えてみる - kivantium活動日記
前回の記事で友利奈緒判定botを作ったのを紹介したところ、いろんな人から試してもらうことができました。集計したところ正解率としては90%程度を出していました。 この前集計した時の混同行列はこんな感じでした。最近投稿数が増えすぎて集計したくないです……。 しかし、第4世代のネットワークになっても「さすがにこれはないだろう」というような間違いを続けています。 .@dolicas_ 友利奈緒です(72%) pic.twitter.com/U9l93GVgIS— まほろ（稼働中） (@mitra_sun22) 2015, 9月 5 .@DEGwer3456 友利奈緒です(99%) pic.twitter.com/8Yum498g4E— まほろ（稼働中） (@mitra_sun22) September 6, 2015 Deep Learningは性能がいいということで最近もてはやされていますが、こ
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