ソニーの研究者の方が作っている、ディープラーニングの解説動画。1本の動画の長さはおよそ10分程度で、全部で65本も用意されている。youtubeにアップされていて、かつ、日本語で見れる解説動画の中では桁違いにクオリティが高い。… https://t.co/zwNrtTRV0B
はじめに 深層強化学習の分野では日進月歩で新たなアルゴリズムが提案されています. それらを学ぶ上で基礎となるアルゴリズム(というより概念に近い？)はQ学習, SARSA, 方策勾配法, Actor-Criticの4つだと思われるので, これらを軸としてまとめてみたいと思います. 以下の4点はあらかじめご了承ください. コードは書いていません. 概念のみの説明です 他のアルゴリズムの基礎となりうる重要な概念については詳しく書きました. その他については簡潔に書きました 深層学習についてはある程度理解している読者を想定しています 書いているうちに規模がどんどん大きくなってしまったので, どこかに必ず間違いや不足があります. 「この式がおかしい！」「このアルゴリズムも追加するべき！」などコメントがあればぜひお願いします 全体像 扱うアルゴリズムを相関図にしてみました(私のイメージです). まず,
ソニーの最先端R＆D、そのウラ側に迫る！ 若きエンジニアが生み出す機械学習フレームワークの価値 圧倒的スピードで浸透しつつある、機械学習。この分野にソニーが満を持して投入したOSSの背後には、ある若手エンジニアの活躍がありました。ソニーの最先端R&Dの裏側に迫ります。 いま、機械学習がすさまじいスピードで浸透しつつあります。 Chainer、Keras、TensorFlowといった、機械学習のためのフレームワークが続々とリリースされ活用されていることも、もちろん無関係ではありません。 そして、2017年6月、ソニーからオープンソースソフトウェア（OSS）として機械学習フレームワーク「Neural Network Libraries」が公開されました。動的グラフ機能というディープラーニングの最新トレンドを取り入れながら、電子機器などに組み込む使い方にも対応しやすい作りがこのフレームワークの特
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