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カテゴリー: 趣味

今さら TensorFlow のディープラーニングに入門してみた~MNISTのサンプルプログラムを自分用に書き直す編~

ディープラーニングは Chainer から入ったのですが、わけあって TensorFlow を使いたくなったので、勉強することにしました。www.tensorflow.org

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Chainer-GAN-lib の WGAN-GP で Auxiliary Classifier してみたが失敗した (という思い出)

(この記事を書いていたのはだいぶ前なのですが、そのまま公開します)

ディープラーニングの二大トレンドといえば識別と生成と言っても過言では無いと思います(思っています)。
最近巷を賑わす、人工知能が自分で考えて何かを創造したと謳われているものは、ほぼ間違いなく Generative Adversarial Networks (GAN) の派生品でしょう。

[1406.2661] Generative Adversarial Networks

自分もそろそろ GAN が使えるようになっておかないとなと思っていたところ、PFNさんが GAN のライブラリを公開したのでちょっと使ってみたブログです。

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ChainerRL を用いた NoisyNet-DQN の実装~深層強化学習における探索手法

近年 AlphaGo の活躍で注目されている深層強化学習ですが、この進歩により人工知能の自動制御が世の中に革命を起こすかもしれないと期待されています (実際にどこまでいけるかは賛否両論ですが、少なくとも僕は期待しています)。

やはり実際に使ってみると、適切な試行錯誤でいかにして最適な動作を学習させるかのプロセスが非常に難しい…。

今回の NoisyNet は、ネットワークそのものにノイズを乗せて、効率的な探索に (一部) 成功したというもの。ノイズは最近の流行りなのだろうか…
https://mochitam.com/2017/06/30/2017-06-30-181850/

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