- 線形代数・回転の表現 - 株式会社 セガ 開発技術部 こちらからも↓PDFをダウンロードできます https://techblog.sega.jp/entry/2021/06/15/100000Read less
![基礎線形代数講座](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2c8d2fa39f2b5212961da3b38a9753a3d1848d4d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Flinearalgebrasegadevtech-210614025629-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
前編 (平衡二分探索木編) はこちら http://www.slideshare.net/iwiwi/2-12188757
2021年3月6日(土)、オープンソースカンファレンス2021 Online/Springでの発表資料です。
The document discusses hyperparameter optimization in machine learning models. It introduces various hyperparameters that can affect model performance, and notes that as models become more complex, the number of hyperparameters increases, making manual tuning difficult. It formulates hyperparameter optimization as a black-box optimization problem to minimize validation loss and discusses challenge
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です. 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています.巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました. 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています. ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN(Deep Q-Network) ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
電子情報通信学会「パターン認識・メディア理解研究会」(2016年2月14日@九州工業大学,福岡県飯塚市)でのプレゼン資料です. 対応する原稿は以下です. 電子情報通信学会技術研究報告, PRMU2015-133 http://www.ieice.org/ken/paper/20160221UbGo/ 以下はアブストラクトです.=========================== 印刷数字,手書き数字,多フォント数字を対象として,畳み込みニューラルネッ トワーク(CNN) による認識実験を試みた.いずれのタスクにも大規模な データセットを用いた.得られた認識率は,印刷数字について99.99%,手書き数字について99.89%,そして多フォント数字について96.4%であった. さらに印刷数字と手書き数字の混合認識という,予想される困難性からか従来あまり試みられなかった課題についても,CNNの利
Twitter: ottamm_190 追記 2022/4/24 speakerdeck版:https://speakerdeck.com/masatoto/shen-ceng-xue-xi-falsebu-que-shi-xing-uncertainty-in-deep-neural-networks コンパクト版:https://speakerdeck.com/masatoto/shen-ceng-xue-xi-niokerubu-que-shi-xing-ru-men
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