PathNetは、Modular Deep Learning、Meta-Learning、Reinforcement Learningを融合させてより優れたDLに導くDL研究の最新動向を明らかにする、DeepMind以外の誰があなたにもたらした新しいModular Deep Learning（DL）アーキテクチャです。システム。 2017年…

自動機械学習は学習することを学ぶことができる。 社会的インパクトというかデータサイエンティスト的インパクトがデカそうだ。 それも数年のうちに来るインパクトだろう。 Googleやその他の人は、学習することを学ぶソフトウェアがAIの専門家によって行われ…

人はどこへ向かうのか。 ガートナーの2013年の資料（http://www.gartner.co.jp/b3i/research/131001_inf/）に 「Maverick*リサーチ：人間の未来：デジタル、化学薬品、機械によって機能強化された従業員への対応を想定せよ」とある。 仮説として「2022年まで…

ディープ・ラーニング・システムは、生物学的材料に基づいていないにもかかわらず、生物学的に見える挙動を人類が深遠な学習の形で人工的な直感に幸運にも遭遇したこともそうです。 人工知能の分野ではルネサンスが起こっています。 現場の多くの長期専門家…

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…

注：この記事が完成するまでに3週間かかる理由は、私が人工知能に関する研究を掘り下げたとき、私が読んでいたものを信じることができなかったことです。 AIの世界で起きていることは、重要な話題ではなく、私たちの未来にとって最も重要な話題であることを…

概要： ・汎用AIを作成する私の目標に向かって働く。 すべてのドメインで検出を活用するツールになります ・GoodAIをブートストラップするためのゲーム開発の使用 ・汎用AIチャレンジは、ヒューマンレベルのAIの検索を混雑させ、多様化させる方法です 私の子…