Deep Learning

PyTorchを使って連続値制御の深層強化学習のSoft Actor Criticを構築する

前回、深層強化学習における連続値制御のモデル構築について書きました。今回は、その時に構築したモデルを改良し、精度向上に取り組みます。前回の記事をまだ見ていない方は、ぜひご覧ください。 www.dskomei.com 連続値制御の深層強化学習を改良するために…

Pytorchを使った深層強化学習!〜Actor Criticの構築〜

最近のレコメンデーションに関して調べていたら、レコメンデーションに深層強化学習( Deep Reinforcement Learning )が使われるようになったことがわかり、深層強化学習に関して再び勉強し始めました。 深層強化学習は、強化学習の際に Deep Learning を使…

PytorchのTransformersのT5を使って要約モデルを作る

インターネットの世界にニュースが溢れる昨今、満足度が高いものを的確に読みたいという方も多いかと思います。そのためには、見るニュースをどれにするか判断することが必要になります。そこで、ニュース全体の主旨を短い文章で表す要約の価値が高まってい…

Pytorchを使って深層強化学習のモデルDQNを構築する 〜Deep Reinforcement Learning〜

囲碁や将棋のコンピュータって強いですね。初期レベルでも全然勝てなくて、何度待ったをしたことか。 このようなゲームでは、ある手段を選択すると、状態が変化し、次の状態に移り、再び手段の選択をするということを繰り返し、最終的な勝ち負けが決まります…

Pytorchを使ってテキスト生成モデルのT5を構築 〜Transformersでの転移学習による手軽な実践〜

近年、自然言語処理のディープラーニングの発展はめざましく、Transformer をベースとした BERT、GPT-3、T5 によって次々にこれまでの精度を超えるモデルが構築されています。そして、自然言語処理のタスクのラスボスと言ってもいよいテキスト生成において、…

PyTorch を使って Transformer による翻訳モデルを実践する

DeepL や Google 翻訳などの翻訳サービスは、既に人間以上の性能になっており、多くの人々が日常的に使用しています。このような翻訳サービスに使われている予測モデルは、BERT や GPT-3 によって近年精度が格段に上がりました。そして、これらのモデルのベ…

ディープラーニングを使った因果推定 〜SAMのアルゴリズムを理解する〜

近年、機械学習のアルゴリズムは目覚ましい発展を遂げ、機械学習を使ったサービスが広まっています。そして、今後も機械学習は注目され、さらなる成長が起こるでしょう。しかし、それと共に機械学習のモデルは大きくなっており、予測結果がブラックボックス…

Pythonを使ったGoogleのAPIを使ってストリーミングでのSpeech to Textの実行

同じ話を何度も聴くたびに同じように愛想笑いをするのは心が無になりますよね。まるで魔法少女まどかマギカの世界のように、繰り返されるたびに絶望感を感じます。そういうときは、録音した音声を一語一句テキスト化し、全く同じ話をしていることを認識して…

PyTorchチュートリアル 〜翻訳モデルを作る Attention付きSeq2Seq〜

人間の思考を彩るのは言語です。言語自体の表現力が乏しいと思考は制限されてしまいます。 つまり、多様な言語から情報をインプットすることで、思考が豊かになります。ただ、一つの言語を学ぶのには多大なリソースを使います。それならば、機械に翻訳しても…

Pytorchチュートリアルのテキスト分類 ~ torchtextとEmbeddingBag ~

世界に舞う無数のとめどない言葉。これらは生まれては、区別の無い大きな箱に積み重なって忘れられていく。まるで情報過多なのに何も残っていない人間の記憶のように。しかし、ひとたび境界線ができると、情報は区別され、整理される。そして、ヒトの理解は…

PythonでDeep Forestを実行し、理解する

Deep ForestはDeep Learningという巨頭に立ち向かう、まるでラグビー日本代表のような物語が背後にあることがわかりました。 いまや予測モデルを構築する際は、ニューラルネットワークによるDeep Learning一択と言っても過言ではありません。しかし、Deep Le…