antigravity
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リアリティギャップ (G検定)
1. 定義と概要 リアリティギャップとは、シミュレーション環境(sim)で学習した方策を現実世界(real)に転移した際に、シミュレータと実環境の差異によって学…
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Rainbow (G検定)
1. 定義と概要 Rainbowとは、2017年にDeepMindの研究チームが発表した深層強化学習アルゴリズムで、DQNに、それまで個別に提案されていた6つの…
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プロファイリング (G検定)
1. 定義と概要 プロファイリングとは、個人に関するデータを自動的に処理し、その人物の職務遂行能力・経済状況・健康・個人的嗜好・興味関心・信頼性・行動・位置情報…
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優先度付き経験再生 (G検定)
1. 定義と概要 優先度付き経験再生とは、リプレイバッファ(エージェントの経験を一時的にためておく記憶領域)に蓄積された遷移(状態・行動・報酬・次状態の組)を一…
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事前学習(自然言語) (G検定)
1. 定義と概要 事前学習(自然言語)とは、正解ラベルの付いていない大量のテキストデータ、いわゆるラベルなしデータ(正解や分類が付いていない、生のままのデータ)…
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品詞タグ付け (G検定)
1. 定義と概要 品詞タグ付け(POS tagging)とは、単語が並んだ列(系列)の各単語に対して、名詞・動詞・形容詞などの品詞(単語を働きによって分類した種…
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プーリング層 (G検定)
1. 定義と概要 プーリング層とは、CNNにおいて畳み込み層が出力した特徴マップ(畳み込み層が出力する、画像の特徴を数値で表したデータのかたまり)の縦・横方向の…
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プーリング (G検定)
1. 定義と概要 プーリングとは、畳み込み層(画像の一部分に注目してパターンを検出する処理を行う層)が出力した特徴マップ(畳み込み処理によって画像から抽出された…
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プランニング (G検定)
1. 定義と概要 プランニング(自動計画)とは、ロボットなどの人工知能が目標を達成するために必要な行動の並び(計画)を自動的に組み立てる技術です。具体的には、①…
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pix2pix (G検定)
1. 定義と概要 pix2pixとは、条件付きGAN(cGAN)をベースにした画像変換モデルです。2017年にIsola氏らがCVPRで発表した論文『Image…
