深層学習の数理：カーネル法, スパース推定との接点
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2Preferred Networks
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Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2Preferred Networks
1. はじめに 文献[1]で、UCLK(Upper-Confidence Linear Kernel reinforcement learning)という強化学習のアルゴリズムが提案されました。このアルゴリズムには、次のような特徴があります。 (1) 状態および行動を特徴量に変換すること (2) 制御対象の動特性が特徴量の線形和に従う、と仮定すること、 (3) また、それぞれの特徴量の重み係数をオンラインで学習すること (4) 学習した動特性のモデルに基づいて、状態価値関数および行動価値関数を求めること (5) 動特性のパラメタは、観測出力の予測誤差ではなくて、状態価値関数の予測誤差に基づいて学習すること 最近提案された強化学習のアルゴリズムは、多くの場合、ニューラルネットワークを使って価値関数や方策を実装するため、コーディングにも学習の計算にも苦労していました。基底関数を使うことで、アル
量子カーネル法 - Qiita
はじめに 友人たちと、古典のカーネル法について勉強をしていた。それが一通り終わったので、量子カーネル法について自分が知っていることをまとめて、友人に紹介することにした。 そのまとめを公開するが、そういった経緯から、この記事は線形代数やカーネル法を既に学んだことのある読者をターゲットとしている。 線形代数 複素数体での線形代数を、実数体での線形代数と比較する形で軽く触れる。 また、量子コンピュータでよく用いられるブラケット記法についても触れる。 複素数体での線形代数 実数体と比べて特徴的な違いを、以下に述べる。 エルミート共役または転置複素共役とは、行列やベクトルの転置を取り、また、値の複素共役を取る操作である。行列$A$のエルミート共役を$A^\dagger$で表す 実数行列における転置を複素数行列に拡張したものと考えることができる $(A^\dagger)_ {ij} = (A _ {j
カーネル法(Kernel method)とは?カーネル法とは、データを変換して(データの次元を上げて)分析しやすくする手法です。 例えば、下の図のような直線的な赤と青のデータが有り、これを直線で分離させようとしてもできません。 ここで、1次元のデータから2次元のデータに次元を上げてみます。 図では各値にの2乗をとったイメージをしています。 すると、線形分離(直線で分離)が可能になりました。
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カーネル法を使った強化学習のアルゴリズムの数値実験による検証 - Qiita
Amazon.co.jp: 機械学習のための関数解析入門: ヒルベルト空間とカーネル法: 瀬戸道生, 伊吹竜也, 畑中健志: 本
カーネル法(Kernel method)とは？ 次元を変えて分かりやすくするテクニック!!
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