1 単著 4. 2 共著 4. 3 編著 4. 4 訳書 4.
転移学習(Transfer Learning)とは、ある領域で学習したこと(学習済みモデル)を別の領域に役立たせ、効率的に学習させる方法です。 今回は、人工知能(AI)分野で欠かせない、転移学習のメリットとアプローチ手法、ファインチューニングとの違いについてお伝えします。 転移学習とは?
uniquely の使い方と意味 uniquely 【副】 独自 {どくじ} に、比類 {ひるい} なく、他に類を見ないほど、一意的 {いちい てき} に ・The uniquely customized bicycle was presented to the child. : 独特にカスタマイズされた自転車が子どもに贈られました。 ・You're uniquely qualified. : 君は、比類なく適任だよ。 ・I have an assignment for which only you are uniquely qualified. : あなたにしかできない任務があるの。 ・Personality theory attempts to understand how people are uniquely different.
エド・はるみ / アラフォー 天海祐希 第26回(2009年) 政権交代 鳩山由紀夫 (内閣総理大臣) 第27回(2010年) ゲゲゲの - 武良布枝 (『 ゲゲゲの女房 』作者) ※受賞者の役職は当時のもの。 典拠管理 FAST: 22426 ISNI: 0000 0000 8219 5526 LCCN: n78010361 NDL: 00016623 NLK: KAC200304766 PLWABN: 9810530856005606 SUDOC: 184095158 VIAF: 38169425 WorldCat Identities: lccn-n78010361
DQN(Deep Q-Network )はGoogle傘下のDeepMind社が開発した 強化学習の一手法 です。 DQNが新しい技術といわれるのは、Q学習(強化学習の一つ)と、ディープラーニングを組み合わせている点です CNN(畳み込みニューラルネットワーク)を使用した他、RMSPropのような最適化手法を適用したことも成果を上げる要因となっています。 CNNのような多層ニューラルネットワークは工夫なしには学習が遅く、また学習率を大きくしても学習が発散するため、自分でデータを集めて学習する従来型のオンライン型強化学習では高速化が困難でした。 そこでDQNはバッチ強化学習、つまり十分な数のデータがあることにしてサンプル追加せず、既存データだけで最適方策を学習することにしました。DQNで使われているNeural Fitted Q Iterationでは、各最適化中では完全に教師あり学習になっており、非常に学習が安定していると考えられます。 こうしてDQNは、予備知識のない状態からブロック崩しゲームを膨大な回数こなすことで、ゲームのルールを認識し、最終的には人間の出しうる得点を凌駕できるまでになりました。Atari 2600のゲーム49種類のうち、半数以上のゲームで、人間が記録したスコアの75%以上を獲得してもいます。
転移学習とファインチューニングは、どちらも学習済みのモデルを使用した機械学習の手法です。 よく混同されてしまいますが、この2つの手法は異なります。 それぞれの違いを見ていきましょう。 ファインチューニング ファインチューニングは、学習済みモデルの層の重みを微調整する手法です。学習済みモデルの重みを初期値とし、再度学習することによって微調整します。 転移学習 転移学習は、学習済みモデルの重みは固定し、追加した層のみを使用して学習します。 スタンフォード大学から発行されているドキュメント「CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition」によると、次の表のような手法適用の判断ポイントがあると述べられています。 転移学習は、すでに学習済みのモデルを流用し、学習に対するコストを少なくする手法です。 ゼロから新しく学習させるよりも、高い精度の結果を出せる可能性が高まります。 ただし、ラベル付けの精度など、転移学習についてはまだ課題が残されているのも事実です。しかし、今も世界中で新たな手法が模索されています。スムーズなモデルの流用が可能になれば、より広い分野でAIが活躍する未来は、そう遠くないかもしれません。
甲南大学1年の青山華依さん東京五輪日本代表に内定 ≫ 甲南大学同窓会
会員数: 104, 645 人(2021年6月28日現在)
2021. 07. 05
甲南大学体育会女子陸上競技部の青山華依さん(営1)が陸上女子4×100mリレーで東京五輪代表に内定しました!現役の甲南大生として初めての五輪出場です。7月2日夕、甲南大学岡本キャンパスのiCommonsで会見し、五輪代表内定について意気込みを語りました。ご活躍をお祈りしています!!
作成日:2021年07月15日 第37回U20日本陸上競技選手権大会 開催日:2021/6/24~6/27 【男子 三段跳】 6位:中村 勇斗 第105回日本陸上競技選手権大会 【男子 砲丸投】 8位:金城 海斗 作成日:2021年06月14日 2021日本学生陸上競技個人選手権大会 開催日:2021/6/4~6/6 4位:金城 海斗 【女子 800m】 4位:仲道 彩音 【男子 走幅跳】 6位:小畠 康成 作成日:2020年10月26日 U20全国陸上競技大会 開催日:2020/10/23~10/25 2位:水野 皓太 【男子 やり投】 6位:浜崎 慎平 7位:葛西 伊吹 【女子 円盤投】 6位:石岡 妃瀬 【女子 砲丸投】 8位:鳴瀧 美咲 作成日:2020年10月20日 第17回田島直人記念陸上競技大会 開催日:2020/10/18 3位:小畠 康成 5位:岩﨑 孝史 【女子 走幅跳】 1位 :山本 渚