Detectionのモデルが公開されました。Detectionのモデルが公開されました。ICLR論文読み会が開催されたこともあり、ICLR関係の論文をいくつか掲載しています。networks」も要チェックです。CMUの強化学習の講義資料は非常に良くそろっています。同時に、もはやDQNは最新技術というわけではないということを痛感します。Foundationからの資金支援を獲得(7千万/2年くらい)。さらなる発展に期待しよう。こちらもTensorFlowのリポジトリ上から参照できる。ShareRNN/CNNを使わず翻訳のSOTAを達成した話。Attentionを基礎とした伝搬が肝となっている。Shareなぜ「ミニ」なバッチの方が大きいバッチよりもうまくいくのかを検証した論文。理論的な検証ではなく実際の学習で実地的に検証を行っており、結果ミニなバッチの方が周辺がフラットな最適解の方にたどり着くのに対し、大きいバッチはシャープな最適解にたどり着く傾向があるとのこと。Learning)ことを試みた研究。メタラーナーはLSTM、学習側はCNNで、学習側のlossからメタラーナーが更新パラメーターを決定して、学習側に渡す形になる。おいて単語の予測をクラス分類のように0/1でやるのは不自然だということで、予測分布の距離を加味することを提案。それにより入力のembeddingと出力のprojectionは使いまわしが可能になることを理論的に証明。ShareAmazonでの推薦システムの歴史がたどれる記事。推薦の基本的な考え方についても説明されており、とても分かりやすい。ShareCMUでの強化学習の講義資料。Learningまでやっている。Share機械学習の活用には基礎的なデータ活用のリテラシーが必要だということを説いた記事。