GitHub - xuebinqin/U-2-Net: The code for our newly accepted paper in Pattern Recognition 2020: "U^2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection."
** (2022-Aug.-24) ** We are glad to announce that our U2-Net published in Pattern Recognition has been awarded the 2020 Pattern Recognition BEST PAPER AWARD !!! ** (2022-Aug.-17) ** Our U2-Net models are now available on PlayTorch, where you can build your own demo and run it on your Android/iOS phone. Try out this demo on and bring your ideas about U2-Net to truth in minutes! ** (2022-Jul.-5)** O
速水桃子「パターン認識と機械学習入門」
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
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