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強化学習とは

強化学習 機械が試行錯誤することで,取るべき最善の行動を決定する問題を扱うことができる学習方法を強化学習という.強化学習はボードゲームや自動運転,またロボットの歩行動作などに活用されている.代表的なアルゴリズムに Q学習があげられる.強化...
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ディープラーニングとソフトウェアフレームワーク

ディープラーニングはソフトウェアフレームワークを利用して実装するのが一般的である.多層のニューラルネットワークモデルを定義し,データを用いて学習・予測を実行するのがフレームワークの役割だが,重要なのはネットワークの記述方法とその柔軟性である...
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Residual Network(ResNet) とは

クラス分類の領域では,CNN という沢山の層を重ねて,深い階層構造をした手法によって研究が進められていて,従来の手法よりも精度の高い認識や分類が可能となった.しかし,沢山の層を重ねた結果,学習に用いられるパラメータの数が膨大となり,学習が上...
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画像認識 CNN・RNN・LSTM

画像認識 画像の認識では,主に入力から出力に向かう結合のみを持つ階層的なニューラルネットワーク,特に画像などの信号に内在する局所的な特徴が集まって,より大域的な特徴を構成するという構造を反映した,CNNがよく用いられる.一方,自然言語テキ...
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ディープラーニングとは

ディープラーニングとは 狭い意味でのディープラーニングとは層の数が深いニューラルネットワークを用いた機械学習である.複数の層を持つ階層的ニューラルネットワークは,1980 年代には誤差逆伝播学習という方法がすでに提案されていたが,現在ほど...
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UC Berkeley(カリフォルニア大学バークレー校)

カリフォルニア大学バークレー校(英語: University of California, Berkeley)は、アメリカ合衆国カリフォルニア州バークレーに本部を置くアメリカ合衆国の州立大学である。1868年に設置された。 バ...
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活性化関数とは?

活性化関数 活性化関数とは,ニューロンの出力に何らかの非線形な変数を加える関数である.単純パーセプトロンの出力層ではステップ関数が用いられ,ニューラルネットワークの中間層では,はじめシグモイド関数などの正規化の機能を持つ関数が好まれた.し...
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確率的勾配法とは?

確率的勾配法はディープラーニングにおいて最もよく知られる最適化アルゴリズムであり,いくつかの改善を加えたものが広く使われている.例えば,以前に適用した勾配の方向を現在のパラメータ更新にも影響させるモメンタムという手法や,勾配を2乗した値を蓄...
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強化学習とは?

強化学習とは? 強化学習では,行動を学習する観測者と観測者が行動を加える対象である環境を考え,行動に応じて環境は観測者に状態と報酬を返す.行動と状態/報酬の獲得を繰り返し,最も多くの報酬をもらえるような方策を得ることが強化学習の目的である...
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生成モデル(generative model)とは?

生成モデル(generative model)とは 生成モデル(generative model)とは,訓練データからそのデータの特徴を学習し,類似したデータを生成することができるモデルである.ディープニューラルネットの生成モデル(gen...
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