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Weekly Machine Learning #100

News: Amazonのre:Inventにて様々なサービスが発表されました。その中にはもちろん、機械学習に関するものも多くあります。SageMakerの機能追加やRoboMakerなどのインフラだけ


November 30 · Issue #100 · View online
All change is not growth, as all movement is not forward. Ellen Glasgow

News: Amazonのre:Inventにて様々なサービスが発表されました。その中にはもちろん、機械学習に関するものも多くあります。SageMakerの機能追加やRoboMakerなどのインフラだけでなく、機械学習を学ぶコース、データ作成のサービスまで公開されました。ONNX.jsの登場は喜ばしいニュースで、これでTensorFlow.jsのためにTensorFlowを使う必要がなくなりました。Gluon-nlpはよくできていて、以前紹介したML.NETもそうですが後発フレームワークは後発だけあってよくできているので、要チェックです。
Articles: Learning from Demonstration~は実カメラからの模倣学習という点で、Berkleyの研究に近いです。今後は人が踊った通りに踊ってくれるロボットとかも出てくるかもしれません(試みは既にありますが)。State Representation~は強化学習における表現学習の試みがまとまっており要チェックです。Understanding the impact~はPolicy Gradientぜんぜんわからんという気持ちにさせてくれます。Training Compact~はモデルのダウンサイジングの盲点を突いたような手法で、とても面白いです。
Resources: CS230のチートシートはすっと取り出せると便利そうです。Are Pop Lyrics~は解析の内容は真新しいものではありませんが、見せ方がとにかくすごいので是非一度見てみてください。pyxelは個人的にはかなり試してみたいライブラリで、OpenAI Gymと連携させて作ったゲームを学習させてみたいです。
Series: 今回はテキスト分類におけるベースラインモデルの作成になります。精度と挙動を確認することで、Graph Convolutionを導入した場合どのように変化するか仮説を立てています。

AWS Training and Certification - Machine Learning
AWS RoboMaker - Amazon Web Services
AWS DeepRacer – Go Hands-On with Reinforcement Learning at re:Invent | Amazon Web Services
Amazon SageMaker Ground Truth — 高い精度のデータセットを構築し、ラベル付けのコストを最大70%削減 | Amazon Web Services ブログ
GitHub - Microsoft/onnxjs: ONNX.js: run ONNX models using JavaScript
Release v0.5.0 · dmlc/gluon-nlp · GitHub
Learning from Demonstration in the Wild | Latent Logic
Montezuma's Revenge Solved by Go-Explore, a New Algorithm for Hard-Exploration Problems (Sets Records on Pitfall, Too) | Uber Engineering Blog
[1811.07819] Learning Actionable Representations with Goal-Conditioned Policies
[1802.04181] State Representation Learning for Control: An Overview
[1811.11214] Understanding the impact of entropy on policy optimization
[1811.09353] Unsupervised Word Discovery with Segmental Neural Language Models
[1808.02631] Training Compact Neural Networks with Binary Weights and Low Precision Activations
GAN Dissection: Visualizing and Understanding Generative Adversarial Networks
[1811.10153] Collaging on Internal Representations: An Intuitive Approach for Semantic Transfiguration
GitHub - deworrall92/cubenet: 3D Roto-translation equivariant convolutions
GitHub - afshinea/stanford-cs-230-deep-learning: VIP cheatsheets for Stanford's CS 230 Deep Learning
Are Pop Lyrics Getting More Repetitive?
WaveGlow: a Flow-based Generative Network for Speech Synthesis - NVIDIA ADLR
Clara: A Neural Net Music Generator – Christine Payne
GitHub - kitao/pyxel: A retro game engine for Python
GitHub - TeamHG-Memex/eli5: A library for debugging/inspecting machine learning classifiers and explaining their predictions
Prior Choice Recommendations · stan-dev/stan Wiki · GitHub
On sentence representations, pt. 1: what can you fit into a single #$!%@*&% blog post? · Supernatural Language Processing
How to Train Your ResNet 5: Hyperparameters |
Welcome to the fastMRI Dataset
GitHub - Tencent/tencent-ml-images
Graph Convolutionで自然言語処理を行う(テキスト分類編) Part2 – programming-soda – Medium
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