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PathNet:スーパーニューラルネットワークにおける進化チャネル勾配降下

pathNetの論文を読むにはA3Cくらいはわかってる必要がありそう。 図1を見るとニューラルネットの経路を使いまわせる雰囲気に見える。 抜粋 人工総合知能(AGI)では、巨大な忘却を起こすことなく、複数のユーザーが同じ巨大なニューラルネットワークを訓練…

3D畳み込みニューラルネットワークを用いたハイパースペクトル画像のスペクトル - 空間分類

ハイパースペクトル画像はrgb画像より多い情報を持ってる画像 ハイパースペクトルとは 3D-CNNはこっち https://www.slideshare.net/ssuser07aa33/3dcnn 農業、環境科学、野生生物火災追跡、および生物学的脅威検出に使われてるという。 従来の機械学習やオー…

コンバージョン率の最適化 進化的計算による(Conversion Rate Optimization through Evolutionary Computation)

ABテストの自動化。当然考えつく内容。 もくじ 変換の最適化とは、登録者の購入など、できるだけ多くのユーザーが目的のアクションを実行できるようにWebインターフェイスを設計することです。このような設計は、通常、手作業で行われ、A / Bテストを通じて…

学習を学習するディープラーニングについて

ご察しの通り普通にこういうのはやってる人がいるわけですね。 この分野は非常に興味深いです。 強化学習を用いたニューラルネットワークアーキテクチャの設計(Designing Neural Network Architectures using Reinforcement Learning) https://arxiv.org/abs…

2017年論文リサーチ

解釈可能な構造 - 進化するLSTM(Interpretable Structure-Evolving LSTM) https://arxiv.org/abs/1703.03055 本稿では、Long Short-Term Memory(LSTM)リカレントニューラルネットワークを用いた階層グラフ構造上の解釈可能なデータ表現を学習するための一…