速習 強化学習 - 共立出版
GoogleのAlphaGoによるプロ棋士打破は、人工知能がヒトを超えた学習を行った歴史的出来事として認識された。強化学習はここで重要な役割を果たしてているだけでなく、自動運転やロボット制御などの重要な分野への応用も知られ、いま世間の強い関心を集めている。その一方、日本語で強化学習を体系的に学べる教科書は多くはなく、代表的な教科書であるSutton and Barto (1998)とその訳書も出版から20年が経とうとしている。 本書はトップ会議のチュートリアルで利用されたり、2010年の出版以降わずか数年で500弱の引用がされたりという事実からも窺えるように、入門書として広く読まれている良書である。本書の内容は動的計画法などの基本的かつ重要なアルゴリズムに始まり、比較的新しい手法も体系的に網羅しつつもコンパクトに自己完結している。原著の出版から7年あまり経つが、近年の発展は本書で掲載された
Super-Convergence: Very Fast Training of Neural Networks Using Large Learning Rates
In this paper, we describe a phenomenon, which we named "super-convergence", where neural networks can be trained an order of magnitude faster than with standard training methods. The existence of super-convergence is relevant to understanding why deep networks generalize well. One of the key elements of super-convergence is training with one learning rate cycle and a large maximum learning rate.
天才プログラマーが予測する｢AIが導く未来｣
『週刊東洋経済』8月21日発売号「教養としてのテクノロジー」に連動したテクノロジー（テック）賢人へのインタビュー4回目は、AI（人工知能）ベンチャー・UEIの清水亮社長。清水氏は高校時代からコンピュータ雑誌でプログラミング関連の連載を持ち、大学在学中には米マイクロソフトの次世代ゲーム機の開発に携わったという“天才プログラマー”（独立行政法人情報処理推進機構が認定した公称）である。近年はAIの研究開発にのめり込んでいる清水氏に、AIをめぐるド素人な質問をぶつけてみた。 「機械学習」と「深層学習」の違い ――AIの発展は、マシンラーニング（機械学習）とディープラーニング（深層学習）という2つの技術によるそうですが、この2つの違いが正直よくわかりません。 マシンラーニングっていうのは、統計的に最適な答えを見つけるのが主な目的です。たとえるなら乗換案内やカーナビ。あれはどの経路が一番短いかという最
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