Deep Reinforcement Learning from Self-Play in Imperfect-Information Games
Deep Reinforcement Learning from Self-Play in Imperfect-Information Games Johannes Heinrich J.HEINRICH@CS.UCL.AC.UK David Silver D.SILVER@CS.UCL.AC.UK University College London, UK Abstract Many real-world applications can be described as large-scale games of imperfect information. To deal with these challenging domains, prior work has focused on computing Nash equilib- ria in a handcrafted abstra
G-DEP｜GPUコンピューティングパートナーシップ
2016年4月1日よりGDEPは新たなステージとして、ユーザーセグメントと製品レイヤーに沿った新会社を2社設立し、 さらなる市場の創生と多様なニーズに対応することと致しました。 「株式会社GDEPアドバンス」はGPUアクセラレーターとオーバクロックワークステーションを中心とした高速化のご提案を、 「GDEPソリューションズ株式会社」はハードウェアとソフトウェアの統合ソリューションの企画・提案を中心に 事業を展開していく予定です。 ユーザーのベネフィットを第一に、パートナー各社のご協力を得て、GDEP グループは一丸となって GPUコンピューティングの驚くべきパワーを日本のIT産業のグローバル競争力の向上に つなげていく活動を行って参ります。 サポートについて 従来GDEPで販売された全ての製品については、株式会社GDEPアドバンスでサポート業務を引き継ぎます。 お問い合わせ先 suppor
ニューラルネットと脳の違いが知りたくて | 一生あとで読んでろ
読書メモ． はじめに 人間の脳を模したニューラルネットの手法，深層学習ディープラーニングがめざましい成果を挙げている–といった謳い文句をよく目にする．だが機械学習の専門書を紐解いても出てくるのはロジスティック回帰のお化けばかり． われらがPRMLのニューラルネットを扱う章にはこうある． しかしながら，パターン認識という実際的な応用の観点からは，生物学的な現実性などは全く不要な制約である． – C.M.ビショップ『パターン認識と機械学習 上』 (p.226) では，機械学習の文脈で言うところのニューラルネットと脳はどれほど異なっているのだろうか？ ニューラルネットと脳の違い 結論から言えば全然違うわけだが，ざっくり以下の三点から整理できる（と思う）： ニューロンのモデル ネットワーク構造 微分計算の手法 ニューロンのモデル 現在広く普及している多層パーセプトロンは，単純な差分方程式であるMc
How Google Wants to Solve Robotic Grasping by Letting Robots Learn for Themselves
You are likely pretty good at picking things up. That’s nice. Part of the reason that you’re pretty good at picking things up is that when you were little, you spent a lot of time trying and failing to pick things up, and learning from your experiences. For roboticists who don’t want to wait through the equivalent of an entire robotic childhood, there are ways to streamline the process: at Google
Is AlphaGo Really Such a Big Deal? | Quanta Magazine
In other words, these arguments don’t address the core question: Will the technical advances that led to AlphaGo’s success have broader implications? To answer this question, we must first understand the ways in which the advances that led to AlphaGo are qualitatively different and more important than those that led to Deep Blue. In chess, beginning players are taught a notion of a chess piece’s v
Google Is Sharing Its Powerful AI With Everyone in Its Cloud
Google is once again sharing its state-of-art artificial intelligence with the rest of the world. Google is once again sharing its state-of-art artificial intelligence with the rest of the world. Today at an event in San Francisco, the company unveiled a new family of cloud computing services that allow any developer or business to use the machine learning technologies that power some of Google's
Goodfellow,Bengio,CourvilleさんのDeep Learning本の18章まとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Goodfellow,Bengio,CourvilleさんのDeep Learning本の18章まとめ 重要と思った部分だけ独断で抽出しています. 本当にメモ書き程度です. すみません. 間違っている記述があるかもしれません. 心眼で書いている部分があるかもです. Score matchingのくだりは正直よくわかっていないです. 18.Confronting the Partition Function 16章でやったように(無向グラフィカルモデルとかでは)規格化されていない確率分布がよく現れる. このとき規格化するためには積分をする
Deep learning solution for netflix prize
Edit: As pointed out in the comments my initial claim that it beats the winning solution turned out to be false. The prize was judged on a dataset that was set in a future time as compared to the training set. If you are familiar with the Netflix prize challenge, you would remember the final solution that got the 1M prize.. It was a mix of solutions from a few winning teams and probably was not th
[Survey]Deep Residual Learning for Image Recognition - Qiita
Deep Residual Learning for Image Recognition Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun ImageNetのCompetitionで１位になったMSRAの論文 ・network層をdeepにすることは性能向上に欠かせない。 ・しかし、Deepにすると性能が向上せずに悪くなることが知られている。（下のグラフ） ・これらはOverfittingによるものではなく、勾配が０になったり、発散したりするため。 これを解決しようというのがこの論文の趣旨 Residual Network 普通のNetwork $H(x)$が所望するmapping(求めたい変換） 2 weight layerをH(x)になるように学習する Residual Network ・$x$をshortcutして足し合わせると$H(
![[Survey]Deep Residual Learning for Image Recognition - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cb460083d764889094abf1eb8544de1c0be640d2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMTAwNTIzJTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNDczNzA4MTIwP2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZiZz1GRkZGRkYmZm09cG5nMzImcz1jOGJhYTlmNzI4MzM0MzVmOTgxMDczYTFiOTk3OWViYQ%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D079163262c157ad7522d31f30d9ffd81%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCU3VydmV5JTVERGVlcCUyMFJlc2lkdWFsJTIwTGVhcm5pbmclMjBmb3IlMjBJbWFnZSUyMFJlY29nbml0aW9uJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LXBhZD0wJnM9MGU3YWQ3NjE3MGNmODk3MjdhZDQ3NzFlNjFiMzY3NTA%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBzdXBlcnNhaWFrdWppbiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTllZGIzOTQ1YThjNDUxMjIwMWZhYTU3YjM2MTYwODI5%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Df9ed7b82385e55bf560efff93f9ce8cf)
A guide to convolution arithmetic for deep learning
We introduce a guide to help deep learning practitioners understand and manipulate convolutional neural network architectures. The guide clarifies the relationship between various properties (input shape, kernel shape, zero padding, strides and output shape) of convolutional, pooling and transposed convolutional layers, as well as the relationship between convolutional and transposed convolutional
Convolutional Neural Networkを実装する - Qiita
Deep Learning系のライブラリを試すのが流行っていますが、Exampleを動かすのはいいとしても、いざ実際のケースで使おうとするとうまくいかないことがよくあります。 なんとか動かしてみたけれど精度が出ない、データの加工の仕方が悪いのか、モデルのパラメーターが悪いのか、原因がぜんぜんわからん・・・という事態を乗り越えるには、やはり仕組みに対する理解が必要になってきます。 そんなわけで、本編では画像の用意という一番最初のスタートラインから、Chainerで実装したCNNを学習させるところまで、行うべき手順とその理由を解説していきたいと思います。 前段として理論編を書いていますが、ここではライブラリなどで設定しているパラメーターが、理論編の側とどのようにマッチするのかについても見ていきたいと思います。 なお、今回紹介するノウハウは下記リポジトリにまとめています。画像認識を行う際に役立て
Deep Learning over Multi-field Categorical Data: A Case Study on User Response Prediction
Predicting user responses, such as click-through rate and conversion rate, are critical in many web applications including web search, personalised recommendation, and online advertising. Different from continuous raw features that we usually found in the image and audio domains, the input features in web space are always of multi-field and are mostly discrete and categorical while their dependenc
Try SensorBee - No.1 - Qiita
SensorBee オフィシャルサイト： http://sensorbee.io/ github： https://github.com/sensorbee/sensorbee SensorBeeはPreffered Networksさんが先日発表したStreaming ETL(Extract/Transform/Load)のためのOSSです。 ニュースリリースの中でそのコンセプトを以下の様に説明されています。 SensorBeeはネットワークのエッジやフォグで発生する非構造化ストリームデータに対して継続的に機械学習を適用し、その結果を既存のデータベースやデータ分析システムに転送したり、直接ロボットなどにフィードバックして制御を行うために開発されました。機械学習ではChainerをサポートすることにより、deep learningのストリームデータへの適用が可能となっています。またJuba
ニューラルネットと脳の違いが知りたくて | 一生あとで読んでろ
読書メモ． はじめに 人間の脳を模したニューラルネットの手法，深層学習ディープラーニングがめざましい成果を挙げている–といった謳い文句をよく目にする．だが機械学習の専門書を紐解いても出てくるのはロジスティック回帰のお化けばかり． われらがPRMLのニューラルネットを扱う章にはこうある． しかしながら，パターン認識という実際的な応用の観点からは，生物学的な現実性などは全く不要な制約である． – C.M.ビショップ『パターン認識と機械学習 上』 (p.226) では，機械学習の文脈で言うところのニューラルネットと脳はどれほど異なっているのだろうか？ ニューラルネットと脳の違い 結論から言えば全然違うわけだが，ざっくり以下の三点から整理できる（と思う）： ニューロンのモデル ネットワーク構造 微分計算の手法 ニューロンのモデル 現在広く普及している多層パーセプトロンは，単純な差分方程式であるMc
Deep Learning Is Going to Teach Us All the Lesson of Our Lives: Jobs Are for Machines
(An alternate version of this article was originally published in the Boston Globe) On December 2nd, 1942, a team of scientists led by Enrico Fermi came back from lunch and watched as humanity created the first self-sustaining nuclear reaction inside a pile of bricks and wood underneath a football field at the University of Chicago. Known to history as Chicago Pile-1, it was celebrated in silence
caffe_sequence_tutorial
Sequences in Caffe Jeff Donahue CVPR Caffe Tutorial June 6, 2015 Sequence Learning • Instances of the form x = <x1, x2, x3, …, xT> • Variable sequence length T • Learn a transition function f with parameters W: • f should update hidden state ht and output yt h0 := 0 for t = 1, 2, 3, …, T: <yt, ht> = fW(xt, ht-1) ht-1 xt ht yt f Sequence Learning 0 x1 h1 z1 f x2 h2 z2 f xT hT zT f hT-1 … Equivalent
Gneural Network - GNU Project - Free Software Foundation
This project has been decommissioned. This web page is kept here for historical purposes only. Introduction Gneural Network is the GNU package which implements a programmable neural network. The current version, 0.9.1, has the following features: A scripting language is available which allows users to define their own neural network without having to know anything about coding. Advanced programmer
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NTT ComとALSOK、AI技術を活用した複数カメラをまたぐ不審者検出・追跡技術を開発
GitHub - DeepLearningKit/DeepLearningKit: Open Source Deep Learning Framework for Apple's iOS, OS X and tvOS -
GitHub - jacobgil/keras-dcgan: Keras implementation of Deep Convolutional Generative Adversarial Networks
