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PWIL:敵対的トレーニングに依存しない摸倣学習(2/2)

1.PWIL:敵対的トレーニングに依存しない摸倣学習(2/2)まとめ ・PWILは敵対的手法でないためエージェントとエキスパートを直接類似させる事が可能 ・最先端の摸倣学習は敵対的トレーニングに依存しているアルゴリズム的に不安定 ・P...
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PWIL:敵対的トレーニングに依存しない摸倣学習(1/2)

1.PWIL:敵対的トレーニングに依存しない摸倣学習(1/2)まとめ ・強化学習で報酬関数を設計する事が困難なケースは模倣学習が代替手段となる ・最先端の摸倣学習は敵対的トレーニングに依存しているアルゴリズム的に不安定 ・PWILは敵...
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HydroNets:最近の洪水予測の改善の背後にある技術(3/3)

1.HydroNets:洪水予測の最近の改善の背後にある技術(3/3)まとめ ・HydroNetは水位予測に特化して構築された特別なディープニューラルネットワーク ・HydroNetは「地点間で共通化する処理」と「特定地点に固有の処理」...
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HydroNets:最近の洪水予測の改善の背後にある技術(2/3)

1.HydroNets:洪水予測の最近の改善の背後にある技術(2/3)まとめ ・形態学的モデルと呼んでいる浸水モデリングへの新しいアプローチで既存の課題を解決 ・データ不足地域で従来の物理学ベースのモデルが影響を受けやすい様々なエラーを...
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HydroNets:最近の洪水予測の改善の背後にある技術(1/3)

1.HydroNets:洪水予測の最近の改善の背後にある技術(1/3)まとめ ・インドとバングラデシュで洪水予報を改善し2億5000万人以上の居住地に対象範囲を拡大 ・形態学的浸水モデルと呼ばれる浸水モデリングの新しいアプローチで範囲を...
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