Convolutional Neural Network
論文「Quoc V. Le, Marc'Aurelio Ranzato, Rajat Monga, Matthieu Devin, Kai Chen, Greg S. Corrado, Jeff Dean, Andrew Y. Ng. Building high-level features using large scale unsupervised learning. 29 Dec 2011(last (this) revised 12 Jun 2012).」を読 んでいると、わからんキーワードを調べるとまた別のわからんキーワードにぶつかり、という無限ループにハマッテしまいました。なので、もういっそきちんとニューラルネットワーク関連テクニックをまとめてしまおうと思った次第です。まずは（と言ってもこれだけかもだけど）、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neura
ニューラルネットの並列化 - 人工知能に関する断創録
強化学習の並列化を行っている研究（昨日の）はテーブル形式の状態行動空間（Qテーブル）を各プロセッサに分割する方法が取られている。しかし、状態行動空間が巨大な場合はテーブル形式で表すことはできずニューラルネットなどを用いて状態を汎化する方法がとられる（関数近似）。そのようなわけで、ニューラルネットを用いた強化学習の並列化はどうすればよいか気になっていた。 ニューラルネットの並列化はどうやるか？という点がそもそも疑問。ニューラルネットはPDP（Parallel Distributed Processing：並列分散処理）とも呼ばれそれ自身で並列分散計算を行っているが、並列計算機への実装という観点からはどうか？ あるデータ群Aで正しく出力するように学習したニューラルネットAとそれとは別のあるデータ群Bで正しく出力するように学習したニューラルネットBがあるとする。このとき、AとB両方のデータ群を入
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