SlideShare a Scribd company logo
1 of 64
Download to read offline
•
–
•
–
•
–
•
–
•
•
•
������������
�����• ����������� ��������
��• ����������� ���������������
�����������������• �����������
��• �������������Lp��������
• ���������������������L�����������r
�Ld����
– ������������m���
– ��������������������������������
��d
������������
• ����������������
• ������ )����� � ����)��������
• ) ������* �����������*���
yy
hh
xx
W
w
yy
h1h1
x1x1
h2h2
x2x2
f(n) n
W x h
w h y
•
–
–
•
–
•
–
���� 1�������������
���• 1.���������
0 1
x1
0
1
x2
Original x space
��� 0�,-�������
������������������������������
�����������������������������������
�������
����1��������������
������������1����������� �������������1���������
�����������������������������������������������
��������������������
/���������2��������
������/.��2
�������������������������
����������������������������������
• ��� �����������������
• ����������������������������������
����������������������
0
z
0
g(z)=max{0,z}
��� )�����������
• ���������������������������
• ���������������
•
•
•
•
����� ����������������������
�����������������������
�����������.
��������������
���������
���������
.�����������������
�����������������������������������
������
��� ������� ������������������������ ������
•
•
•
–
–
������������������
• ���������������������������;��6
��– ������������ �����
���– �������a��6������������������
�
���• ����������;6������y��oe�����
�������• �������������������� ������������
��• ���6�������������������;��������
t;����6�������������������������
•
•
•
•
•
•
•
•
������������������������������
• ����,���
• ����������
• ��������������������������,����������
0������
• �������������������
• �������������������
•
•
•
•
•
Output Type
Output
Distribution
Output Layer Cost Function
Binary Bernoulli Sigmoid
Binary cross-
entropy
Discrete Multinoulli Softmax
Discrete
cross-entropy
Continuous Gaussian Linear
Gaussian
cross-entropy
(MSE)
Continuous
Mixture of
Gaussian
Mixture
Density
Cross-
entropy
Continuous Arbitrary
See part III: GAN,
VAE, FVBN
Various
����������������� ����
�����2���� � ���������
����������
���� ��������� ���������
��������
�� �
•
•
•
•
•
–
•
! " = $%&{(, "}
•
•
•
•
–
h"ps://towardsdatascience.com/ac3va3on-func3ons-neural-
networks-1cbd9f8d91d6
����� ���������� �����
• ���n ! " = max 0, " + *min(0, ")
• ����������������������������� ! " = |"|
• ���3������� * = 0.01�������
• ����������� �*�����������
• ������������������ ������
• ��3�����������������������
• ������������
���3������
������
h"ps://www.slideshare.net/Takayosi/miru2014-tutorial-deeplearning-37219713
https://towardsdatascience.com/activation-functions-neural-
networks-1cbd9f8d91d6
���������������������������������
����• ������������������
������������– �����! " = $(")
�������������– �����! " = tanh(")
• ������������tanh " = 2$ 2" − 1 ���
��• ����2��������2��������������
����– �����������
�������������• ��2������
– ������������������
����• �������������������
������– 2������
�����– ��
•
•
•
•
•
•
–
•
•
•
•
•
–
–
•
–
–
•
•
•
–
–
•
•
��������������� �����
• ������(
������
• �����������
���
• �����/4(��
�����������
�����������
�������
•
•
•
•
•
ResNet
��� ��������������������
•
������ ���������������������������
•
•
• ! "#!(#, &)
– #
– &
– !
�������ae���
• �e ����������������������
• ��������������
– �����������������������������������
• �� ������e������� � ������������� ����������
! = #$ �ae
%$ = &(()* + ,) ����������e
�����
��������������
)������������
• ������������������� ���������������
• ������������������������������6�������
• �������
• ��������������
• �������������
• �������
(6.44)
(6.45)
(6.46)
(6.47)
! = # $ , & = ' # $ = ' !
'6#���������������
( ∈ ℝ+
, , ∈ ℝ-
,
#�ℝ+
��ℝ-
�����
'�ℝ-
��ℝ����
•
–
–
•
– ! "
–
�������������������������� ����
�������������������������� ����
• ���
���������������
���• ��������������s�����������������������h�����
c�
�����������• �nu����������������� ��������������� �y��
��
• �����������������������
��������������������
• �����������
• �����������������������
�����������
• �����������������
�� ���������
• ������������ ���������� ��������������������� �� ���� �������� ���������� ���� ������
•
•
–
–
–
•
����������3������ �����
����� �����������������
������ ������
������ ������������������
������������������
������ ������
������������������������������ �����
�.��
�����
����
������������������������������ ����
���
����
�����
����
����
����
���������������������������/�� ����
����
!"($)&3���
'3(())/�������
!"($)& = +,' + 2/"())
������������������������������ ����
����
!"($)&����
���)�������
!'& = )" * +
,(-)
!"($)& = .+
)/
+ 22"(-)
������������������������������ ����
• �����������������
• ����������� ! " ,	"��������
– �������
• ����������� ! "
– �����������
• ������� ��%&' ��%����������� &' ������������
– ���������������������(����
������������� �����
�����• ��6)���������������
��• ���������������
����– �����������)������ ����/����
���• ������
����– ���������/5)��/�����������/��
���• ������������
•
•
•
–
•
• ! = − ∑% &% log *%
– +,-
! = *% − &%
–
•
����������������������� ����
• �������������������������������
• ��������������������������������
• ����������� ����
– ���������� ����������
• �����������������������������������
��
• �����������������������
– ����������������������
����������������������� ����
������• �������
��– ��������������9����������
����• �������
���– ���������36����������
�������– 9�36������������3��������
���• �����5��3�����
�������– �������������������������
���• 9�36������35����������������
•
–
•
������������� ����
• ����������������1���
– ��! ∶ ℝ$ → ℝ �������������1&×&
– ���������&1�������
• ���� ����
– ����������������������
– �����(��������)�����
– �������������������
���������� ����
• �����������������������
• ��� 4��������������������� 4�������������
• ���������������������
– ������������������������ ����������
• ����������������� 4������������������������������������ �������������
– ��������������������
– ������������
• �����������������������
• �������������� 4��������������������
���������� ����
�����������)���������������)��
���• �������2�2��
���– ������������
�����������• ����2���������
���– ��������������������
������• ���
����– ���������������������� �����������
�����• ���������������8��������
– ����������������������
���������� ����
• �����7���������������7����� ������� ����
• ����� ������� �������
– �����������������������������������������
• ���������������
– ����������������������������������
• �7���������������7���������� �����������
– ������������ 3����7���7������������
• �7���������������7����� �����������������������������
• �������������������������
– ������������3������ 7������������
• ����������������������������
• 1702����������������������������������
��1702 ���7���������������7����� �
���������� ����
• ��������������������������������������
���������������
• ��������������������� ���
– ������������������� �����
– ������������������������������� ���
• ������������
• �����������������������������
����
• �������9�D�D�
– 69D������������������9 ��D������9��D����������
– ����
������������9�9��D�������������������������������
�������������69D�������������������������

More Related Content

What's hot

PRML輪読#6
PRML輪読#6PRML輪読#6
PRML輪読#6matsuolab
 
PRML輪読#1
PRML輪読#1PRML輪読#1
PRML輪読#1matsuolab
 
PRML第6章「カーネル法」
PRML第6章「カーネル法」PRML第6章「カーネル法」
PRML第6章「カーネル法」Keisuke Sugawara
 
PRML輪読#7
PRML輪読#7PRML輪読#7
PRML輪読#7matsuolab
 
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算Deep Learning JP
 
PRML読み会第一章
PRML読み会第一章PRML読み会第一章
PRML読み会第一章Takushi Miki
 
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化Deep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙Deep Learning JP
 
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章後半
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章後半PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章後半
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章後半Ohsawa Goodfellow
 
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎Deep Learning JP
 
PRML第9章「混合モデルとEM」
PRML第9章「混合モデルとEM」PRML第9章「混合モデルとEM」
PRML第9章「混合モデルとEM」Keisuke Sugawara
 
PRML輪読#2
PRML輪読#2PRML輪読#2
PRML輪読#2matsuolab
 
PRML 6.1章 カーネル法と双対表現
PRML 6.1章 カーネル法と双対表現PRML 6.1章 カーネル法と双対表現
PRML 6.1章 カーネル法と双対表現hagino 3000
 
PRML輪読#3
PRML輪読#3PRML輪読#3
PRML輪読#3matsuolab
 
PRML輪読#9
PRML輪読#9PRML輪読#9
PRML輪読#9matsuolab
 
階層的クラスタリング入門の入門
階層的クラスタリング入門の入門階層的クラスタリング入門の入門
階層的クラスタリング入門の入門Mas Kot
 
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワークDeep Learning JP
 
PRML 1.5-1.5.5 決定理論
PRML 1.5-1.5.5 決定理論PRML 1.5-1.5.5 決定理論
PRML 1.5-1.5.5 決定理論Akihiro Nitta
 

What's hot (20)

PRML輪読#6
PRML輪読#6PRML輪読#6
PRML輪読#6
 
PRML輪読#1
PRML輪読#1PRML輪読#1
PRML輪読#1
 
PRML第6章「カーネル法」
PRML第6章「カーネル法」PRML第6章「カーネル法」
PRML第6章「カーネル法」
 
PRML輪読#7
PRML輪読#7PRML輪読#7
PRML輪読#7
 
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
 
PRML2.1 2.2
PRML2.1 2.2PRML2.1 2.2
PRML2.1 2.2
 
PRML読み会第一章
PRML読み会第一章PRML読み会第一章
PRML読み会第一章
 
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
 
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
 
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章後半
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章後半PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章後半
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章後半
 
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
 
PRML第9章「混合モデルとEM」
PRML第9章「混合モデルとEM」PRML第9章「混合モデルとEM」
PRML第9章「混合モデルとEM」
 
PRML輪読#2
PRML輪読#2PRML輪読#2
PRML輪読#2
 
PRML 6.1章 カーネル法と双対表現
PRML 6.1章 カーネル法と双対表現PRML 6.1章 カーネル法と双対表現
PRML 6.1章 カーネル法と双対表現
 
PRML8章
PRML8章PRML8章
PRML8章
 
PRML輪読#3
PRML輪読#3PRML輪読#3
PRML輪読#3
 
PRML輪読#9
PRML輪読#9PRML輪読#9
PRML輪読#9
 
階層的クラスタリング入門の入門
階層的クラスタリング入門の入門階層的クラスタリング入門の入門
階層的クラスタリング入門の入門
 
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
 
PRML 1.5-1.5.5 決定理論
PRML 1.5-1.5.5 決定理論PRML 1.5-1.5.5 決定理論
PRML 1.5-1.5.5 決定理論
 

More from Deep Learning JP

【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving PlannersDeep Learning JP
 
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについて【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについてDeep Learning JP
 
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...Deep Learning JP
 
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-ResolutionDeep Learning JP
 
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxivDeep Learning JP
 
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
【DL輪読会】マルチモーダル LLM【DL輪読会】マルチモーダル LLM
【DL輪読会】マルチモーダル LLMDeep Learning JP
 
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
 【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo... 【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...Deep Learning JP
 
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place RecognitionDeep Learning JP
 
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?Deep Learning JP
 
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究についてDeep Learning JP
 
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )Deep Learning JP
 
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...Deep Learning JP
 
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"Deep Learning JP
 
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning  for Human-AI Coordination "【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning  for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "Deep Learning JP
 
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat ModelsDeep Learning JP
 
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"Deep Learning JP
 
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...Deep Learning JP
 
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...Deep Learning JP
 
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...Deep Learning JP
 
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...Deep Learning JP
 

More from Deep Learning JP (20)

【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
 
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについて【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
 
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
 
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
 
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
 
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
【DL輪読会】マルチモーダル LLM【DL輪読会】マルチモーダル LLM
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
 
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
 【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo... 【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
 
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
 
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
 
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
 
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
 
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
 
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
 
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning  for Human-AI Coordination "【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning  for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
 
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
 
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
 
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
 
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
 
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
 
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
 

[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク