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RigL:ニューラルネットワークの冗長性を動的に最適化(2/3)

1.RigL:ニューラルネットワークの冗長性を動的に最適化(2/3)まとめ ・RigLはランダムマスクから開始し大きな勾配を持つ接続をアクティブする ・大きな勾配を持つ接続は損失を最も迅速に減少させることが期待出来るため ・RigLは...
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RigL:ニューラルネットワークの冗長性を動的に最適化(1/3)

1.RigL:ニューラルネットワークの冗長性を動的に最適化(1/3)まとめ ・最新のディープニューラルネットワークアーキテクチャは冗長性が高い場合が多い ・重要度の低い接続を刈り取る事で疎なニューラルネットワークに改良すると性能が上がる...
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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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