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Google Research:2020年の振り返りと2021年以降に向けて(3/5)

1.Google Research:2020年の振り返りと2021年以降に向けて(3/5)まとめ ・機械学習アルゴリズムや基礎理論の研究により効率的な手法の探求が前進 ・強化学習は履歴データの利用やサンプル効率の向上、適用分野の拡大 ...
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Google Research:2020年の振り返りと2021年以降に向けて(2/5)

1.Google Research:2020年の振り返りと2021年以降に向けて(2/5)まとめ ・機械学習の応用は脳の構造解析から有望な分子化合物の探索、チップセットの設計など多岐に ・責任あるAIは解釈可能性の向上やバイアスの削減、...
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ディープラーニングと自然言語、コンピュータビジョン用Python人気ライブラリ2020年版

1.ディープラーニングと自然言語、コンピュータビジョン用Python人気ライブラリ2020年版まとめ ・ディープラーニングと自然言語、コンピュータビジョン用Python人気ライブラリ30選 ・一般的なデータサイエンス用ツールは対象外とし...
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Menger:大規模な分散型強化学習(3/3)

1.Menger:大規模な分散型強化学習(3/3)まとめ ・Reverbが提供する水平分割機能を使用して通信スループットを向上させた ・Mengerは複数のBorgセルにまたがる数千人の行為者に効率的に拡張できた ・大規模チップ配置タ...
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Menger:大規模な分散型強化学習(2/3)

1.Menger:大規模な分散型強化学習(2/3)まとめ ・キャッシュにより行為者から受け取る多数のリクエストと学習者の作業のバランスを取った ・キャッシュは更新要求処理する学習者の負荷だけでなく行為者の平均読み取り遅延も軽減 ・高ス...
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