はじめに 今回は強化学習編として、Transformer/BERTの発展モデルや新たな学習法・正則化方法の提案に関する内容などの最新論文を7本ご紹介します!著者実装が公開されているものは、その情報も併せてまとめました。論文は自動機械学習(AutoML)を専門としICMLなどのトップカンファレンスへの論文採択経験もある斉藤と、需要予測・異常検知など様々な分野で機械学習/ディープラーニングの産業応用に取り組んできた小縣が中心となってスキルアップAI講師陣にて厳選しました。ぜひ、今後の学びにご活用ください! CoBERL: Contrastive BERT for Reinforcement Learning 実装のURL:https://github.com/deepmind/dm_control 強化学習における新たなエージェント「Contrastive BERT for Reinforce
Intro 2022/06/06 ~ 9 あたりに、長きに渡って策定作業が行われていた HTTP 関連の RFC が大量に公開された。 RFC 9110: HTTP Semantics RFC 9111: HTTP Caching RFC 9112: HTTP/1.1 RFC 9113: HTTP/2 RFC 9114: HTTP/3 RFC 9163: Expect-CT Extension for HTTP RFC 9204: QPACK: Field Compression for HTTP/3 RFC 9205: Building Protocols with HTTP RFC 9209: The Proxy-Status HTTP Response Header Field RFC 9211: The Cache-Status HTTP Response Header Field
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