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2022年の深層学習ハイライト - Qiita
はじめに 2023年になって日が経ってしまいましたが、今年も深層学習の個人的ハイライトをまとめたいと思います。今回は研究論文5本と応用事例4つを紹介します。他におもしろいトピックがあれば、ぜひコメントなどで教えて下さい。 AIの研究動向に関心のある方には、ステート・オブ・AIガイドの素晴らしい年間レビューもおすすめします。また、私が過去に書いた記事（2021年、2020年、2019年）もよろしければご覧ください。 * 本記事は、私のブログにて英語で書いた記事を翻訳し、適宜加筆修正したものです。元記事の方も拡散いただけると励みになります。 ** 記事中の画像は、ことわりのない限り対象論文からの引用です。研究論文 Block-NeRF: Scala ble Large Scene Neural View Synthesis 著者: Matthew Tancik, Vincent Casser,
peketamin 2023/02/12
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深層強化学習アルゴリズムまとめ
はじめに深層強化学習の分野では日進月歩で新たなアルゴリズムが提案されています. それらを学ぶ上で基礎となるアルゴリズム(というより概念に近い？)はQ学習, SARSA, 方策勾配法, Actor-Criticの4つだと思われるので, これらを軸としてまとめてみたいと思います. 以下の4点はあらかじめご了承ください. コードは書いていません. 概念のみの説明です他のアルゴリズムの基礎となりうる重要な概念については詳しく書きました. その他については簡潔に書きました深層学習についてはある程度理解している読者を想定しています書いているうちに規模がどんどん大きくなってしまったので, どこかに必ず間違いや不足があります. 「この式がおかしい！」「このアルゴリズムも追加するべき！」などコメントがあればぜひお願いします全体像扱うアルゴリズムを相関図にしてみました(私のイメージです). まず,
peketamin 2018/11/06
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仮想通貨自動取引入門 - Qiita
本記事はU-TOKYO AP Advent Calendar 2017の17日目です. はじめに年の瀬が近づき何かと出費がかさむ季節になりましたね. 財布の中も真冬です. 実は2ヶ月ほど前から年越しに備えて仮想通貨で資産運用をしています. 他の資産運用と比べたときの仮想通貨取引のメリットは「少額でも大きな利益を得るチャンスがあること」と「24時間365日取引ができること」でしょうか. ということで, その時に自動取引についていろいろと試行錯誤をしたので, 勉強したことをまとめて記事にしたいと思います. 具体的には, PythonでbitFlyerのAPIを叩いてチャートを描画し, 決められたアルゴリズムに従って自動でビットコインの売買をする, という一連の流れを紹介します. ごく簡単な紹介にとどめるので, その先は各々で試して自分なりのやり方を考えてほしいです. *僕は仮想通貨に関しても
peketamin 2017/12/19
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