Deep LearningThis domain may be for sale!
fast.aiの Cutting Edge Deep Learning For Coders, Part 2を受けた
fast.aiの Cutting Edge Deep Learning For Coders, Part 2を受けた fast.aiが提供する ディープラーニングのオンライン無料講座、Cutting Edge Deep Learning for Coders を受けたのだが、難しくて後半から挫折。。 Deep Learning For Coders—36 hours of lessons for free とてもいい講座なので、布教のためにも講座の紹介と、各レクチャーの内容を書いておくことにする。 これは、fast.aiが提供するDeep Learning コースの Part2に当たる。Part1の感想は以下。 Fast.AI の Practical Deep Learning for Coders Part1 を受けた | Futurismo 講座の紹介# 紹介記事: Cutting E
倒立振子でDQNにおけるモデルの複雑さと学習内容の関係をちらっと確かめてみた系の話 - めもめも
何の話かというと qiita.com 上記の記事では、「倒立振子」を題材にした、DQN（Deep Q Network）による強化学習の解説があり、非常によくまとまっています。 一方、この記事の中では、全結合層を4層に重ねたネットワークを利用しているのですが、倒立振子の問題に限定すれば、もっとシンプルなネットワークでも対応できる気がしなくもありません。 というわけで、「0層（パーセプトロン）」「1層」「2層」のネットワークでどこまで学習できるのか、モデルの複雑さと学習内容の関係を確認してみたよー、というのがこのブログのネタになります。 DQNとは？ まずは簡単にDQNを解説しておきます。 ビデオゲームの自動プレイで有名になりましたが、「与えられた環境において、最善の行動を選択する」という処理を実現することが目標です。ここで言う「行動」は、ビデオゲームの操作のように、「どのボタンを押すのか」と
GitHub - yandexdataschool/Practical_RL: A course in reinforcement learning in the wild
The syllabus is approximate: the lectures may occur in a slightly different order and some topics may end up taking two weeks. week01_intro Introduction Lecture: RL problems around us. Decision processes. Stochastic optimization, Crossentropy method. Parameter space search vs action space search. Seminar: Welcome into openai gym. Tabular CEM for Taxi-v0, deep CEM for box2d environments. Homework d
Deep LearningをやるならTensorflowよりもPyTorch! | ITANDI Blog
こんにちは、エンジニアの建三です。 Deep Learningのライブラリと言えばTensorflowが有名ですよね。１年半前にリリースされて以来、一瞬にして知名度を手にしました。僕はその頃Deep Learningを勉強していたので、Hacker NewsでTensorflowがバズってるのを見て何となく僕も興奮していたのを覚えています。しかし早速使ってみようと思いチュートリアルを進めたものの、LSTMやCNNの作り方が分からず断念しました。 僕は Stanfordのコース でDeep Learningを勉強したんですが（無料でクオリティ超高いです）インストラクターのAndrej KarpathyはTensorflowよりもTorchを勧めていました。ホームワークはnumpyを使うんですが、アーキテクチャが正にTorchのPython版という感じで、すごくしっくりくるんですよね。それまで
NeuPy — NeuPy
NeuPy is a python library for prototyping and building neural networks. NeuPy uses Tensorflow as a computational backend for deep learning models. User Guide Install NeuPy Check the tutorials Learn more about NeuPy in the documentation Explore lots of different neural network algorithms. Read articles and learn more about Neural Networks.
Wise.io – Machine Learning for the Industrial Internet of Things
Machine Learning for the Industrial Internet of Things Minds+Machines is the premier Industrial Internet event featuring keynotes from industry luminaries, insightful forums, and hands-on demos. Wise.io hosted its first Industrial Machine Learning Workshop (IMLW17) on October 24, 2017. View our presenters. Our flagship product, Wise Support, is now part of AnswerIQ! Wise.io is a well-resourced, r
機械学習アルゴリズムにおいてハイパーパラメータを適切に設定するにはどうすればよいですか？
機械学習のアルゴリズムを使用しています。手法によっていろいろなハイパーパラメータを設定する必要がありますが、これらのハイパーパラメータの値をどのように決めれば良い結果を得ることができるのでしょうか。自動的に決める方法があれば教えてください。
自慢気にDeep Learning使ってるやつは大体クソ
色んなライブラリが出てるから、Deep Learningを使うこと自体は全然難しくない。 おかげで暇人がDeep Learningをちょっと試してみたみたいな記事がよくホッテントリに上がってくる。ブクマをつけてるやつらは大抵、自分で試してみる気力とか能力のない残念な人たち。 ところが、記事の内容を見てみるとマジで単に使ってみてるだけなんだよな。なんでDeep Learningを使わなきゃいけないのかさえ考えてない思考停止。ほとんどの場合は、昔からある3層のニューラルネットとかSVMで十分な性能が出る問題になんとなくDeep Learningを当てはめているだけ。 あのな、Deep Learningみたいに膨大なパラメータを持ってる学習モデルは簡単に過学習を起こすから、素人が下手に扱うとむしろ精度が落ちるもんだ。そこそこ難しいタスクに対して上手く学習するには、とんでもない量の訓練データが必要
Music Generation with Deep Learning
The use of deep learning to solve problems in literary arts has been a recent trend that has gained a lot of attention and automated generation of music has been an active area. This project deals with the generation of music using raw audio files in the frequency domain relying on various LSTM architectures. Fully connected and convolutional layers are used along with LSTM's to capture rich featu
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DeepBach: a Steerable Model for Bach Chorales Generation
This paper introduces DeepBach, a graphical model aimed at modeling polyphonic music and specifically hymn-like pieces. We claim that, after being trained on the chorale harmonizations by Johann Sebastian Bach, our model is capable of generating highly convincing chorales in the style of Bach. DeepBach's strength comes from the use of pseudo-Gibbs sampling coupled with an adapted representation of
Composing Music With Recurrent Neural Networks
(Update: A paper based on this work has been accepted at EvoMusArt 2017! See here for more details.) It's hard not to be blown away by the surprising power of neural networks these days. With enough training, so called "deep neural networks", with many nodes and hidden layers, can do impressively well on modeling and predicting all kinds of data. (If you don't know what I'm talking about, I recomm
fast.ai の Practical Deep Learning for Coders, Part1 を受けた
fast.ai の Practical Deep Learning for Coders, Part1 を受けた fast.ai が提供する MOOC, “Practical Deep Learning for Coders Part1” を受けた。 Practical Deep Learning For Coders — 18 hours of lessons for free 特徴# プログラマのための実践ディープラーニング入門# この講座は、プログラマのためにある。素晴らしい理念の序文を引用したい。 The purpose of this course is to make deep learning accessible to those individuals who may or may not possess a strong background in machine le
ディープラーニングのための線形代数入門：一般的演算の初学者向けガイド | POSTD
Jeremy Howardによる ディープラーニングの素晴らしいコース を受講している間、自分の前提知識がさびついてきているせいで、誤差逆伝播法のような概念が理解しにくくなっていることを認識しました。そこで、理解度を上げるべく、そうした概念に関するいくつかのWikiページをまとめてみることにしました。本記事では、ディープラーニングでよく使われる線形代数演算のいくつかについて、ごく基本的な事項をざっとご紹介します。 線形代数とは？ ディープラーニングの文脈での線形代数とは、数の集合を同時に操作するための便利な手法を提供してくれる、数学的ツールボックスです。これらの数値を保持するためのベクトルや行列（スプレッドシート）のような構造体と、それらを加算、減算、乗算、および除算するための新しい規則を提供します。 線形代数が便利な理由 線形代数は、複雑な問題を単純で直感的に理解できる、計算効率の良い問
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Deep Reinforcement Learning
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems を読んだ
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【ゆっくり実況】ディープラーニングでライントレースロボットを作る
“Lisl’s Stis”: Recurrent Neural Networks for Folk Music Generation
