モデル 自動進化する強化学習でDDQNを凌駕する(1/2)
１．自動進化する強化学習でDDQNを凌駕する(1/2)まとめ ・強化学習の長期的で包括的な目標は様々な問題を解決できる単一の汎用学習アルゴリズムの設計 ・強化学習は多岐にわたるため、学習方法を学習して新しいRLを設計するメタ学習手法が有望 ...
evolutionary algorithm
モデル 
入門／解説 AutoML-Zero：誤差逆伝播法をゼロから再発見した進化的アルゴリズム(2/2)
１．AutoML-Zero：誤差逆伝播法をゼロから再発見した進化的アルゴリズム(2/2)まとめ ・AutoML-Zeroは探索空間が非常にまばらになり正確に動作するアルゴリズムが少なくなるケースがある ・適切な時間内に解が見つからない可能性...
入門／解説 AutoML-Zero：誤差逆伝播法をゼロから再発見した進化的アルゴリズム(1/2)
１．AutoML-Zero：誤差逆伝播法をゼロから再発見した進化的アルゴリズム(1/2)まとめ ・従来のAutoMLは人間が設計した部品を組み合わせて新たな解決策を構築することに焦点を当てた ・部品そのものを探索する事は大きな利点があるが計...
モデル 動画用ニューラルネットワークを自動で探索する試み(2/3)
１．動画用ニューラルネットワークを自動で探索する試み(2/3)まとめ ・AssembleNetでは、様々なサブネットワークを融合する新しい方法を検討した ・目的は、ビデオの外観と動きの視覚的な手がかりをまとめて、より優れた特徴表現を学習する...
入門／解説 自己進化する機械学習アルゴリズムAmoebaNets
１．自己進化する機械学習アルゴリズムAmoebaNetsまとめ ・Googleが行った人工知能の自動進化についての２論文の概要 ・一から自動進化させる手法と人間の知恵と進化を組み合わせる手法で優れた成果を出した ・近い将来、専門知識がなくて...