勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する | POSTD
(編注：2020/10/01、2016/07/29、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 目次： さまざまな勾配降下法 バッチ勾配降下法 確率的勾配降下法 ミニバッチ勾配降下法 課題 勾配降下法を最適化するアルゴリズム Momentum(慣性) Nesterovの加速勾配降下法 Adagrad Adadelta RMSprop Adam アルゴリズムの可視化 どのオプティマイザを選ぶべき？ SGDの並列化と分散化 Hogwild! Downpour SGD SGDのための遅延耐性アルゴリズム TensorFlow Elastic Averaging SGD 最適化されたSGDに対する更なる戦略 シャッフル学習とカリキュラム学習 バッチ正規化 早期終了 勾配ノイズ 結論 参考文献 勾配降下法は、最適化のための最も知られたアルゴリズムの1つです。これまではニューラルネット
Microsoft、「MakeCode for Minecraft」を発表 ～マイクラで遊びながら楽しく学習／「Scratch」のようなブロックエディターとJavaScriptエディターを切り替え可能
【独占インタビュー】Oculusを作った男が語る 半裸コスプレのワケと日本のVR開発への想い（前編）
【独占インタビュー】Oculusを作った男が語る 半裸コスプレのワケと日本のVR開発への想い（前編） 2016年にOculus RiftやPlayStation VRなどが発売されて以来、VRという言葉を目にすることが多くなりました。VRの一般化とも言える今回の流れの発端となったのは遡ること5年、2012年のことです。 2012年8月、Oculus VR社（現Oculus社）は、PC向けのVRヘッドマウントディスプレイOculus Riftのクラウドファンディングを開始しました。このクラウドファンディングをきっかけに世界中の開発者がOculus Riftの存在を知り、その後20万台以上の開発者キットを使って世界中でVRコンテンツが作られるようになりました。 Oculus Riftの発案者であり、Oculus VR社の共同創業者であるパルマー・ラッキー氏（以下、パルマー氏）は当時19歳でした
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