Learning Reinforcement Learning
Github Repo with code and exercises Why Study Reinforcement Learning #Reinforcement Learning is one of the fields I’m most excited about. Over the past few years amazing results like learning to play Atari Games from raw pixels and Mastering the Game of Go have gotten a lot of attention, but RL is also used in Robotics, Image Processing and Natural Language Processing. Combining Reinforcement Lear
python-machine-learning-book/faq/difference-deep-and-normal-learning.md at master · rasbt/python-machine-learning-book
That's an interesting question, and I try to answer this in a very general way. In essence, deep learning offers a set of techniques and algorithms that help us to parameterize deep neural network structures -- artificial neural networks with many hidden layers and parameters. One of the key ideas behind deep learning is to extract high level features from the given dataset. Thereby, deep learning
ご注文は機械学習ですか？ - kivantium活動日記
先日書いたOpenCVでアニメ顔検出をやってみた - kivantium活動日記の続編です。アニメ顔を検出するところまではうまくいったので、今度はキャラの分類をやってみようと思います。環境はUbuntu 14.10です。 ひと目で、尋常でない検出器だと見抜いたよ まずは分類に使う学習用データを用意します。投稿から半年以上経つのにまだランキング上位に残っている驚異の動画ご注文はうさぎですか？ 第1羽「ひと目で、尋常でないもふもふだと見抜いたよ」 アニメ/動画 - ニコニコ動画を使います。 動画のダウンロード Ubuntuならaptで入れられるnicovideo-dlというツールを使います。 sudo apt-get install nicovideo-dl nicovideo-dl www.nicovideo.jp/watch/1397552685その後avidemuxでOP部分だけの動画を
Kaggle CIFAR-10の話 - デー
以前、Kaggle CIFAR-10 に参加していると書きましたが、これが2週間ほど前に終わりました。コンペはまだ Validating Final Results の状態なのですが、2週間たっても終わらず、いつ終わるのか謎なのと、多分結果は変わらないと思うので先に書きます。 CIFAR-10は、次のような32x32の小さな画像にネコ、犬、鳥など10種類の物体が写っているので、与えられた画像に何が写っているか当てる問題です。 （Kaggle CIFAR-10のデータセットは、通常のCIFAR-10と結果の互換性がありますが、チート防止に画像のハッシュ値が変わるように改変されているのと、テストセットに29万枚のジャンクイメージが含まれています。） 自分の結果は、0.9415 (正解率94.15%)で、Classification datasets results によると、state-of-
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GitHub - levelfour/machine-learning-2014: 機械学習分科会 for TSG2014 winter
http://www.nithinrajs.in/ocr-artificial-neural-network-opencv-part-3final-preprocessing/
