Deep learning 数理最適化の方法と深層強化学習によるアプローチのご紹介
数理最適化が意思決定の重要なツールとなっています。この記事では、PythonのPuLPライブラリを用いた巡回セールスマン問題と運搬経路問題の解法、そして深層強化学習を活用したアプローチについて紹介します。
Deep learning
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Computer vision 深層学習の解釈手法Grad-CAM/Grad-CAM++/Score-CAMのご紹介
深層学習はCV分野で高性能を発揮するものの解釈可能性が低いです。そこで、予測の判断根拠を可視化する手法Grad-CAM、Grad-CAM++、Score-CAMの各手法を紹介し、TensorFlow/Kerasで実装し比較します。
Computer vision 自動運転向け深層学習モデルの判断根拠を解析してみる
今回は、以下のNVIDIAの実験の記事にインスパイアされた取り組みになります。 上記の記事では、NVIDIAが提案した深層学習モデルPilotNetを使った実験が紹介されています。PilotNetは、自動運転車の運転判断をサポートするための...
Deep learning TensorFlow Eager Executionのご紹介
GoogleがTensorFlow 1.5をリリースし、Define by RunモードでTensorFlowを実行できるEager Execution for TensorFlowが追加されました。実際に動かしてみた操作感をご共有します。
Bayesian statistics ベイズ深層学習の実装例のご紹介
深層学習は強力な手法ですが、予測の確信度や不確実性を示すベイズ的なアウトプットを得ることは難しいです。今回は、Dropoutを使って推論を行うことが近似的にベイズ推論になっているという論文がありますので、それについて紹介します。
Deep learning 深層強化学習でシステムトレードしてみる
深層強化学習を応用してシステムトレードを行う実装について記します。深層強化学習の実装の勉強と、株式市場という予測困難なタスクに深層強化学習の力を借りることで効果的なトレード戦略を構築できるのか模索したく取り組んだ内容について記します。
Deep learning 深層強化学習の実装例のご紹介
AlphaGoの成功により深層学習や強化学習への注目が高まっています。今回はDeepMindが提案したDQNの実装例を紹介します。強化学習とOpenAI Gymを解説し、その後DQNに焦点を当てます。さらにDQN以降の深層強化学習手法も紹介します。
Deep learning 深層学習Attention Seq2Seqで対話モデルを実装してみる
深層学習の技術の発展によって自然言語処理界隈においても深層学習を活用する例が増えています。今回は機械翻訳や対話モデルなどで利用されるSeq2SeqやAttention Seq2Seq(Bi-directional)の実装を紹介します。
Deep learning さまざまなライブラリによる深層学習の実装例のご紹介
深層学習(ディープラーニング)は、近年急速に発展してきた技術の一つです。今回は、Chainer、PyTorch、TensorFlowといった深層学習の主要なフレームワークを使った簡単なCNNの実装のコードを紹介します。