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optimizationに関するchess-newsのブックマーク (2)

  • 数値最適化のインタラクティブ・チュートリアル | POSTD

    「数値最適化」は機械学習における中心的手法の1つです。多くの問題では、最適解を直接突き止めることは難しいものですが、ある解がどれほど適しているかを測定する損失関数を設定し、解を見つけるためにその関数のパラメータを最小化することは比較的容易です。 かつてJavaScriptを初めて学ぼうとしていた時 、結果的に数値最適化ルーチンを多数書きました。そのコードを特に使うこともなく置いていたので、それらのアルゴリズムの動作をインタラクティブな形で可視化したら面白いのではないかと考えました。 記事の良い点は、コードが全てブラウザで実行できることです。つまり、アルゴリズムの動作をより把握するために、各アルゴリズムのハイパーパラメータをインタラクティブにセットしたり、初期位置を変更したり、どの関数が呼び出されるかを変更したりすることができるのです。 (編注:記事ではスクリーンショットのみ公開しており

    数値最適化のインタラクティブ・チュートリアル | POSTD
  • 最適化超入門

    SSII2021 [TS2] 深層強化学習 〜 強化学習の基礎から応用まで 〜 6/10 (木) 9:30~10:40 講師:平川 翼 氏(中部大学) 概要: 深層強化学習はDeep Q-Network (DQN) の登場以降、様々なアプローチが提案されており、AlphaGoによる囲碁の攻略やロボットの自律制御などの様々な応用がなされています。チュートリアルでは、従来の強化学習の基的な考え方に触れ、深層学習を組み合わせた深層強化学習についての紹介を行います。また、時間の許す限り、最新の深層学習手法やAlphaGoの仕組み、深層強化学習の活用例を紹介します。

    最適化超入門
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