Deep Reinforcement Learning Doesn't Work Yet
In a world where everyone has opinions, one man...also has opinions June 24, 2018 note: If you want to cite an example from the post, please cite the paper which that example came from. If you want to cite the post as a whole, you can use the following BibTeX: @misc{rlblogpost, title={Deep Reinforcement Learning Doesn't Work Yet}, author={Irpan, Alex}, howpublished={\url{https://www.alexirpan.com/
敵対的摂動入門
数ヶ月卒論で取り組んだ程度の知識で恐縮ですが、本記事ではadversarial perturbationの研究の全体像が把握できることを目指します。敵対的摂動はadversarial perturbationの直訳で(必要にかられて)僕が勝手に呼んでいるだけの用語です。この記事はなるべく短くまとめますが、需要があればもう少し長い記事も書くかもしれないです。 index 敵対的摂動とは 敵対的摂動を作る 敵対的摂動から守る 敵対的摂動とは – 有名なのは下の図ですね。出典:Explaining and Harnessing Adversarial Examples. 概要をざっくり説明すると、人の目には見えないノイズを加えることでネットワークの出力をコントロールできてセキュリティ上やばいという話です。 ガードレールに自動運転者を突っ込ませるとかstop signを無視させるとか自動検知システ
わかるLSTM ～ 最近の動向と共に - Qiita
Machine Learning Advent Calendar 2015 第14日です。去年のAdvent Calendarで味をしめたので今年も書きました。質問、指摘等歓迎です。 この記事の目的 ここ2～3年のDeep Learningブームに合わせて、リカレントニューラルネットワークの一種であるLong short-term memory(LSTM)の存在感が増してきています。LSTMは現在Google Voiceの基盤技術をはじめとした最先端の分野でも利用されていますが、その登場は1995年とそのイメージとは裏腹に歴史のあるモデルでもあります。ところがLSTMについて使ってみた記事はあれど、詳しく解説された日本語文献はあまり見当たらない。はて、どういうことでしょうか。 本記事ではLSTMの基礎をさらいつつ、一体全体LSTMとは何者なのか、LSTMはどこに向かうのか、その中身をまとめ
機械学習で常識を獲得する論文を読む - mabonki0725の日記
テニススクール90分 英語15分 Lesson28 Socherの論文で意味理解の精度を上げるなら、一般知識を組込む方がよいとあったので、20170508投稿の「Machine Learning with World Knowlege」を読み始める。機械学習の半教師学習による一部の知識から未知な知識の獲得モデルを拡張したものを提案しており興味深く読む。GANがそうだがこの論文には触れていない。一部の専門家の知識を報酬に転化する逆強化学習のモデルとも通じるものだ。ロボッテックスの知識が生きるかもしれない。 [1705.02908] Machine Learning with World Knowledge: The Position and Survey 最近のSocherの強化学習とRNNを統合した文章要約の論文も注目する。こちらは言語間の内積ベースの議論を展開しており未だ理解途中である。
はじめてのGAN
今回はGAN（Generative Adversarial Network）を解説していきます。 GANは“Deep Learning”という本の著者でもあるIan Goodfellowが考案したモデルです。NIPS 2016でもGANのチュートリアルが行われるなど非常に注目を集めている分野で、次々に論文が出てきています。 また、QuoraのセッションでYann LeCunが、この10年の機械学習で最も面白いアイディアと述べていたりもします。 “The most interesting idea in the last 10 years in ML, in my opinion.” –Yann LeCun GANは聞いたことはあるけれどあまり追えてないという人向けに基礎から解説していきたいと思います。それでは順に見ていきましょう。 目次 基礎理論 DCGAN 実装 論文紹介 まとめ 基礎理
主要科学誌で グーグルによるAI研究の 論文発表が急増
Google’s AI Explosion in One Chart 主要科学誌で グーグルによるAI研究の 論文発表が急増 主要科学誌でグーグルのAI研究の論文発表が急増している。機械学習、特に深層学習分野への投資が医療から気候モデルまで行き渡り、検索広告で得た資金を科学の発展に振り向け、最先端のテクノロジーに基づく圧倒的優位を追求しているのだ。研究についていけないライバルは、ビジネスでも取り残される。 by Antonio Regalado2017.03.27 364 109 15 0 ネイチャー誌、米国科学アカデミー紀要、米国医師会雑誌は、どれも世界で最も優れた学術雑誌だ。昨年、大手テック企業のアルファベット（グーグル）は、これらすべての学術誌に論文を発表した。 大手検索企業のアルファベット（本社マウンテンビュー）は、眼科からコンピューター・ゲーム、神経科学、気候モデルまで、あらゆる
Deep LearningとConvolutional Neural Network - Stimulator
- はじめに - 前回機械学習ライブラリであるCaffeの導入記事を書いた。今回はその中に入ってるDeep Learningの一種、Convolutional Neural Network(CNN:畳み込みニューラルネットワーク)の紹介。 CNNは今話題の多層ニューラルネット、Deep Learningの一種であり、画像認識等の分野に大きな成果をもたらしています。 まあCNNすごい。本当、画像認識系だと一強といった感じ。 実装経験もあるのでよしなに書いてみようという記事。 追記：2018-10-24 この記事は2014年終盤、Deep Learningに関連するネット記事も数個しかなく、各論文でもCNNに関する理解が分かれていたような時期に、大学生であった筆者が書いた記事です。概念の理解の助けになるよう残していますが、正しくない箇所も後々多く出てくるかと思います。考慮の上、お読み頂ければと
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