Deep RL Bootcamp - Lectures
Core Lecture 1 Intro to MDPs and Exact Solution Methods -- Pieter Abbeel (video | slides) Core Lecture 2 Sample-based Approximations and Fitted Learning -- Rocky Duan (video | slides) Core Lecture 3 DQN + Variants -- Vlad Mnih (video | slides) Core Lecture 4a Policy Gradients and Actor Critic -- Pieter Abbeel (video | slides) Core Lecture 4b Pong from Pixels -- Andrej Karpathy (video | slides) Cor
Deep RL Bootcamp - Labs
Prelab instructions: Set up your computer for all labs. Lab 1: Markov Decision Processes. You will implement value iteration, policy iteration, and tabular Q-learning and apply these algorithms to simple environments including tabular maze navigation (FrozenLake) and controlling a simple crawler robot. Lab 2: Introduction to Chainer. You will implement deep supervised learning using Chainer, and a
Adversarial Examples をやってみる。 - Qiita
Adversarial Examples を作るいくつかの手法についてちょっと試してみた。 Chainer 初心者なので勉強がてら、 Adversarial examples in the physical world（ https://arxiv.org/abs/1607.02533 ） に記載されている Adversarial Examples を作るいくつかの手法を実装してみました。 Adversarial Examples については、下記の記事が非常に分かりやすいので、詳細な説明は省きますが、 http://sotetsuk.hatenablog.com/entry/2015/12/16/185102 http://fireflower.hatenablog.com/entry/2016/12/13/111016 予測器に対して、微小な摂動（誤認識をしやすいように作成した微少なノ
Is it possible to train a neural network without backpropagation?
Many neural network books and tutorials spend a lot of time on the backpropagation algorithm, which is essentially a tool to compute the gradient. Let's assume we are building a model with ~10K parameters / weights. Is it possible to run the optimization using some gradient free optimization algorithms? I think computing the numerical gradient would be too slow, but how about other methods such as
But what is a neural network? | Deep learning chapter 1
What are the neurons, why are there layers, and what is the math underlying it? Help fund future projects: https://www.patreon.com/3blue1brown Written/interactive form of this series: https://www.3blue1brown.com/topics/neural-networks Additional funding for this project was provided by Amplify Partners Typo correction: At 14 minutes 45 seconds, the last index on the bias vector is n, when it's s
Unitogel: Link Alternatif Unitogel Terbaru 2025 Dan Akses Login Unitogel Paling Gampang
Unitogel: Link Alternatif Unitogel Terbaru 2025 Dan Akses Login Unitogel Paling Gampang Dalam dunia togel online yang semakin berkembang, memilih platform yang tepat sangat penting untuk kenyamanan dan keamanan bermain. Salah satu nama yang sudah tidak asing lagi di kalangan penggemar togel adalah bandar Unitogel. Dikenal sebagai bandar Unitogel terpercaya dan profesional, Unitogel menawarkan berb
Why We Miss Objects That Are Right in Front of Us (Published 2017)
Most people will quickly spot the toothbrush on the front of the counter, but take longer — or even fail to find — the much bigger one behind it. The oversight has to do with scale. People have a tendency to miss objects when their size is inconsistent with their surroundings, according to a recent study in Current Biology. This is just the latest in a robust body of research that reveals how expe
IFA 2017：Huawei、日本発売も近い新スマホ「honor 9」や次世代チップセット「Kirin 970」などを展示！最上級スマホ「Mate 10」シリーズは10月16日発表予定【レポート】 : S-MAX
IFA 2017：Huawei、日本発売も近い新スマホ「honor 9」や次世代チップセット「Kirin 970」などを展示！最上級スマホ「Mate 10」シリーズは10月16日発表予定【レポート】 2017年10月07日23:55 posted by S-MAX編集部 カテゴリAndroidイベント・レポート list IFA 2017におけるファーウェイブースを紹介！honor 9やKirin 970など 既報通り、Huawei Technologies（以下、ファーウェイ）がドイツ・ベルリンにて2017年9月1日（金）から9月6日（水）まで開催されていた世界最大級の家電見本市「IFA 2017」の基調講演にてAI（人工知能）の処理を高速化する専用ハードウェアユニット「NPU（Neural Network Processing Unit）」を内蔵した新しいハイエンド向けチップセット（S
論文セミナーレポート (1): End to End Learning for Self-Driving Cars - Fixstars Tech Blog /proc/cpuinfo
Techブログではお初です、エンジニアの遠藤です。 この度、社内有志を募って「機械学習論文セミナー」を開催しました。 今回は、論文セミナーそのものについてと、第1回で発表した論文について簡単にご紹介致します。 機械学習論文セミナーとは 機械学習輪講セミナーは、その名の通り機械学習の論文をお互いに持ち寄って輪講をする回です。 社内 Slack に #share_ml_papers という機械学習の論文を紹介するチャネルがあり、そこからアイディアを得ました。 Slack では各自論文のリンクをチャネルに貼って、そこからディスカッションを広げていくという形を取っています。 論文が少ないうちは良かったのですが、数が増えてくるとどうしても流れが追いづらいと個人的に感じていました。 また、それぞれの論文についてどこがいいか、どのように活用できるかなど、face to face で議論できるとより効果的
青空文庫で作者っぽさ判定（KERAS ＋ character-level cnn） - Qiita
青空文庫で作者っぽさ判定 青空文庫のテキストを利用して、任意の日本語文の作者っぽさを判定するモデルを作ってみました。 https://github.com/shibuiwilliam/aozora_classification 動機 2017/02のTFUG #3に参加したのですが、Rettyの中の方がcharacter-level convolutional neural networkをしていて、これで火がつきました。 https://tfug-tokyo.connpass.com/event/49849/ 元ネタとなったQiitaの記事はこちらです。 とても勉強になりました。ありがとうございます。 http://qiita.com/bokeneko/items/c0f0ce60a998304400c8 なおcharacter-level cnnの論文はこちらです。 https://p
日本ディープラーニング協会始動、2020年までに技術者を3万人育成！認定資格制度や取り組みが明らかに | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2019年7月10日 10月3日より幕張メッセで開催されているCEATEC JAPAN 2017。 そこで『日本ディープラーニング協会（英称：Japan Deep Learninng Association、以下JDLA）』の設立発表が行われた。 会場には、協会の取り組みに注目しているメディア、業界関係者が数多く参加しており、協会への高い期待を伺う事ができた。 日本の産業競争力向上を目指す『日本ディープラーニング協会』（JDLA） ディープラーニングの産業活用を目指した設立背景 シンポジウムの冒頭、理事長の松尾 豊氏より『日本ディープラーニング協会』（JDLA）設立の背景について表明がなされた。 AIブームの火付け役となったディープラーニング。世界で注目されている技術だが、技術者の育成や環境整備、社会実装など国内では課題が数多い。米国や中国などのインターネット関連企業は、著名
2017年9月度 勉強会で取り組んだ事項 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Nagoya.Swift+ 9月度勉強会 - connpassで取り組んだ事項についての紹介記事です。 今回は参加された各位に作業中に調べたページについて教えてもらいました。 内容 Swift Web開発 機械学習 Swift 絶対に挫折しないiPhoneアプリ開発「超」入門 からRSSリーダーアプリ(Ch.9 RSS Readerアプリ)を写経して作成。 学習中の課題 【解決済み】ListViewControllerクラスをストーリーボードに関連付けられない。 アイデンティティインスペクタのClass項目に入力するならReturnで確
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
NVIDIA、現行品の約13倍の性能を持つ「DRIVE PX PEGASUS」をドイツで発表。レベル5自動運転が実現可能に
GitHub - salesforce/pytorch-qrnn: PyTorch implementation of the Quasi-Recurrent Neural Network - up to 16 times faster than NVIDIA's cuDNN LSTM
20年の歴史を持つ囲碁ソフト「銀星囲碁」が八段免状取得試験に挑戦 〜本日10時から／市販のPCや囲碁ソフトが八段免状の取得に挑戦するのは世界で初めての試み
IBM Maximo Visual Inspection
「CEATEC JAPAN 2017」で「日本ディープラーニング協会」設立発表会開催
日本ディープラーニング協会が発足、資格試験で技術者3万人育成
GitHub - Netflix/vectorflow
Durk Kingma on Twitter: ""Variational Inference and Deep Learning: A New Synthesis", written by yours truly, is now available for D/L here:… https://t.co/zTb30bNM7t"
