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MAML

MAML: Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks メタ学習のタスクにおいて、各機械学習タスクやモデルを確率的勾配法で学習することで、様々な機械学習...
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GNMT

GNMT (Google's Neural Machine Translation) 2016年 9月からGoogle翻訳で使用されている、機械学習を使った手法によるGoogleの翻訳システムで、最初は中国語⇔英語の翻訳、2016年11月か...
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BiRNN

Bidirectional RNN。 LSTMを2つ組み合わせて、過去から、未来からの双方向で学習できるようにしたモデル。
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プーリング層

深層学習】プーリング層 - シンプルだけど大きな役割を担う層【ディープラーニングの世界 vol. 6 】 #058
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OpenAI Gym

OpenAI Gym とは イーロン・マスクらが率いる、人工知能(AI)を研究する非営利団体「OpenAI」が提供するゲームや課題を練習させることができるプラットフォーム。強化学習の研究環境として使われています。 人工知能を研究する非営利企...
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t分布

正規分布に似ているが、正規分布は定義の中で母数を用いるのに対して分布は不偏推定量を用いる。自由度を大きくすると正規分布に近付く。自由度の分布は次の式で表される。 (\f(x) = \frac{\Gamma \left( \frac{m_1 ...
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スラック変数

SVMなどのアルゴリズムで、一部の誤分類を寛容にするため使用される変数。 スラック変数を導入すると、訓練データの各データが支持超平面から分類超平面のほうにどの程度はみ出したかを測ることができます。別の表現をすれば、はみ出したデータを無視して...
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【G検定 日替わり問題40日目】「過学習」について解説! はるはる編

世界初の一緒にAIを学べる「AIドル」が日替わりでクイズを出題する企画です。 本日の動画の最後に紹介した問題の回答を、ぜひコメント欄に書いてみてください!
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データサイエンティスト生活でお世話になった本|くに|note

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【G検定 日替わり問題35日目】「LSTM」について解説! すみれ編