GCPにGPUインスタンスが登場しました。AmazonからもMXNetをベースとした機械学習専用環境の発表があり、しのぎを削っている様子が見られます。GCPにGPUインスタンスが登場しました。AmazonからもMXNetをベースとした機械学習専用環境の発表があり、しのぎを削っている様子が見られます。LSTMを凌ぐ構造を探索した論文はとても興味深い内容になっています。スーパーファミコンのゲームを機械学習の学習環境とできる、RLE(Retro-Learning-Environment)が公開されました。ROMの問題などあるようですが、これでAtariより色々なゲームで学習できます。ML向けにGPUインスタンスの提供が開始。ShareTensorFlowにおける、Session.runの後の手を出せない感を克服するデバッグツールが登場。ShareChainerを使って実装された強化学習アルゴリズムをまとめたリポジトリが公開。ShareLSTM/GRUよりも優れた構造を持つものはないか?を検証した論文。過去の実績から100の優れた構造を選出し、これらとLSTM/GRUを数式意味解釈、XMLタグ予測等の様々なタスクで、パラメーターを変えつつ検証。結果としては全てのタスクで上回るものは見つからず。Share時系列データのモデリング方法についての提案。RNN)をベースに、各タイムステップにおける潜在変数を格納したメモリ(=時間ごとのデータのふるまいの記憶)を用意し、Attentionによりそこから読み出す機構を提案。Share画像ならぬ音の超解像に挑戦する研究。端的には低いサンプリングレートの音を畳み込み(ResBlock)+UpSamplingして高サンプリングレートの音に変換する。これで電話の音声などを受信側で高音質にするといったことが可能になる。発音データセットでPSNR40程度でまあまあの結果。SharePyTorchでGANを50行で実装してみよう、という話。解説から、シンプルな実装でGANを体験できる。ShareChainerのテスト環境をDockerで構築した話。Chainer特化というわけでなく、機械学習を行う環境(特にGPU)としてDockerを使う際の実践的な方法についての話にもなっている。ShareSNES(=スーパーファミコンの実行環境)で強化学習ができるようにする学習環境RLEを作った話。Gymへの統合も進行中。Learningによる画像識別のコースのページ。講義資料が公開されており、最新の研究結果の解説も含まれている。