強化学習

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TracIn:トレーニング事例の影響を推定する簡単な方法(1/2)

1.TracIn:トレーニング事例の影響を推定する簡単な方法(1/2)まとめ ・トレーニングデータの品質はモデルのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性がある ・様々な手法が提案されているが追加リソースやトレーニングが必要であり採用が...
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人工知能学習用にパソコンを自作する際に知っておくべき事(2020年版)

1.人工知能学習用にパソコンを自作する際に知っておくべき事(2020年版)まとめ ・ディープラーニングには大量の計算が必要なのでクラウドか自作ハードウェアを選ぶ事になる ・自作ハードウェアは長期目線ではコストの削減とスピードの向上に繋が...
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World Models Library:強化学習で将来の画像を予測する事に意味はあるのか?(2/2)

1.World Models Library:強化学習で将来の画像を予測する事に意味はあるのか?(2/2)まとめ ・エージェントが予測する画像の画素数が増えるとパフォーマンスは一般的に向上 ・報酬予測の精度とエージェントのパフォーマンス...
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World Models Library:強化学習で将来の画像を予測する事に意味はあるのか?(1/2)

1.World Models Library:強化学習で将来の画像を予測する事に意味はあるのか?(1/2)まとめ ・原則として強化学習で計画立案に厳密に必要なのは、将来の報酬を予測することだけ ・しかし、最近の多くの強化学習手法で将来の...
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Google Research:2020年の振り返りと2021年以降に向けて(5/5)

1.Google Research:2020年の振り返りと2021年以降に向けて(5/5)まとめ ・TensorFlowは5周年で累計ダウンロード数は1億6000万を超え、JAXへの投資も倍増 ・データセットの公開、各種助成金などにより...
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