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PythonとMachineLearningに関するkoyudoonのブックマーク (2)

  • 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。本チュートリアルでは、従来の強化学習の基本的な考え方に触れ、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

  • 実装して理解するオンライン学習器(1) - PassiveAggresive - About connecting the dots.

    一言でいうと，最近流行のオンライン学習器を，アルゴリズムを理解しながら実装して動かして挙動を眺めてみようというシリーズです．例によって飽きたらいつのまにかフェードアウトしますが，気長にやっていこうと思っています．だいたいいつもRばっかり使ってますが，ちょっと込み入った処理を書こうとするとRだと辛いので今回はPythonです． 元ネタは以下の論文になります．レビューがコンパクトにまとまっていてわかりやすいです． Jialei Wang, Peilin Zhao, and Steven C. Hoi. Exact soft confidence-weighted learning. In Proc. of ICML 2012, pages 121–128, 2012. オンライン学習器 普通の機械学習は，訓練データをモデルに食わせてパラメタを学習します．学習済みのモデルは，もう一度モデル組み直

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