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今日はスタートダッシュが微妙だった。皮膚炎がひどくて皮膚科に行ったけど財布を忘れて出直しになった。落ち込んだ気分を回復するためにとりあえずおやつでも食べようと思ってスーパー入ったけど、商品選んでる途中で、そういえば財布忘れてたんだと気づいた。あほすぎる。結局薬はもらえたけど、予定の３倍の時間かかった。 帰宅してから機械学習の勉強を進めた。今日は活性化関数について学んだ。活性化関数っていうのは、深層学習において中間層をつなぐ役割を担っている関数のこと。深層学習はやってることはシンプルで、入力値に①重みをかけて②合計して③活性化関数を適用するこれを全部の層で繰り返す。繰り返しが終わったら出力層で誤…

Diving Deep into Modes of Fact Hallucinations in Dialogue Systems aclanthology.org ©2022 Association for Computational Linguistics License: Creative Commons Attribution 4.0 International License(CC-BY) 本記事は、原著の内容に基づき筆者が要約または翻訳したものです。以下の図は、そこから引用しています。 This article is my summary or translation based …

何もわからない自分のための、参考サイトなどを元にした自分用メモ SAC (soft actor-critic) maximum entropy RL フレームワークに基づく、モデルフリーのoff-policy actor-critic deep RL アルゴ actor：エントロピーを最大化しつつ期待報酬を最大化することが目的 つまり、可能な限りランダムに行動しながらタスクを成功させる このフレームワークに基づくdeepRL手法はdeep Q-learning methodとして定式化されてる off-policy updateと安定した確率的actor-critic定式化 (stable s…

ライター：misao007009さん（最終更新日時:2017/2/4）投稿日：2017/2/4 . 差動回路、 差動回路の差電圧、電流の関係 ■質問 http://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q14169738789 差動増幅回路の動作電流式（バイポーラ差動回路の出力電流の式）I₁－I₂＝Ibias×tanh[(V₁－V₂)/2Vt]の導出方法がわかりません。 教えていただけませんか？ ■回答 Ｉ１＝Ｉ０＊ｅｘｐ（Ｖｂｅ１／ｋＴ） Ｉ２＝Ｉ０＊ｅｘｐ（Ｖｂｅ２／ｋＴ） Ｉ１＋Ｉ２＝Ｉｂｉａｓこれから、 Ｉ１／Ｉ２＝ｅｘｐ（（…

概要 話題のChatGPT使ってみたんですよ，ええ． 仕事で使えるかもしれないというので，フレーム補完手法のFILMという手法を調べてて． ソースコードあるじゃんってなって見たけどよくわからんしTensorFlowで書かれてるし，PyTorch版もあったんだけどよくわからんってなった． こりゃ理解するのに時間かかりそうだな，となっていたんだけど，ChatGPTさん速攻でそれらしいコード書いてくれてすげーなってなってる． ChatGPTの回答 import torch import torch.nn as nn # 中間フレーム数 N = 5 class FrameInterpolationMo…

Towards Socially Intelligent Agents with Mental State Transition and Human Value aclanthology.org Liang Qiu, Yizhou Zhao, Yuan Liang, Pan Lu, Weiyan Shi, Zhou Yu, and Song-Chun Zhu. 2022. Towards Socially Intelligent Agents with Mental State Transition and Human Value. In Proceedings of the 23rd Ann…

概要 交通量の予測にImproved Deep Echo State Network(IDESN)を適用する。IDESNと従来のDeep Echo State Network(DESN)との違いは以下の二点。 活性化関数の改良 circular greedy algorithmによるハイパーパラメタの最適化 さらにthe Wavelet threthold denoising algorithmを使ってノイズ除去を行なった。そしたらMSEがESNと比べて減少した。 前提知識 DESN…Jager[2001]が提案したEcho State Network(ESN)を多層化したもの。リザバー層が多…

今回から機械学習に入ります。まずは、アルファベータ法で実装したAIを用いて棋譜を生成し、それを用いてDNN (Deep Neural Network)を教師あり学習することを試みます。 ソースコードのバージョンは以下の通りです。 https://github.com/select766/codingame-othello/tree/9cf25088aa2756f68bd4b3a096978d7842a0e0ce DNNの入出力 学習したいDNNは、盤面を入力とし、打つべき手(policy)と、勝率(value)の2種類の値を出力するものです。入力はオセロの盤面の形状に合わせた二次元画像の形態と…

はじめに R言語で三角関数の定義や公式を可視化しようシリーズのスピンオフです。 この記事では、双曲線関数のグラフを作成します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の記事一覧】 www.anarchive-beta.com 【この記事の内容】 はじめに 双曲線関数の可視化 定義式の確認 双曲線関数曲線の作図 双曲線の作図 双曲線上の双曲線関数の可視化 グラフの作成 アニメーションの作成 双曲線上の点と各双曲線関数曲線の関係の可視化 グラフの作成 アニメーションの作成 おわりに 双曲線関数の可視化 6つ双曲線関数(sinh関数・cosh関数・tanh関数・csc関数・…

thumpx3.hatenablog.jp この続き。 活性化関数 用語 解説 ステップ関数 閾値を超えたら1,超えなかったら0を出力する シグモイド関数 0~1を出力する。見た目が緩やかなS字カーブ tanh関数 シグモイド関数に似ている。出力範囲が-1~1。シグモイド関数よりも勾配消失問題が起こりにくい。 ReLU 入力が負の場合は0、正の場合は入力値をそのまま出力する。微分不可能な点が存在する。 ソフトマックス関数 3つ以上の多クラス分類での出力に使われる ※自己符号化器(Autoencoder)：次元圧縮するためのアルゴリズム 色々な定理 用語 解説 ノーフリーランチ定理 あらゆる問題…

はじめに R言語で三角関数の定義や公式を可視化しようシリーズのスピンオフです。 この記事では、coth関数のグラフを作成します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の記事一覧】 www.anarchive-beta.com 【この記事の内容】 はじめに coth関数の可視化 定義式の確認 coth関数曲線の作図 双曲線の作図 双曲線上のcoth関数の可視化 グラフの作成 アニメーションの作成 双曲線上の点とcoth曲線の関係の可視化 グラフの作成 アニメーションの作成 おわりに coth関数の可視化 双曲線関数の1つであるcoth関数(双曲線余接関数・ハイパボリッ…