こんばんは。今日のテーマは方策勾配法です。前回の記事では強化学習の基礎から深層強化学習（DQN）までを扱いました。そこでは状態や行動の価値Qの見積もりをいかにして最適化するかという考え方が根底にありましたが、方策勾配法では価値ではなくエージェ…

こんにちは。今日は、強化学習に関する入門記事を書きたいと思います。強化学習はニューラルネットワークとはまた違うノウハウがあり、腑に落ちるレベルでの理解をするのがなかなか難しい技術だと思います。実際、私は昨年初めて強化学習の勉強をしましたが…

こんにちは。今日はグラフ畳み込みニューラルネットワーク（GCN）を理解するための学習のポイントについて取り上げたいと思います。GCNは近年猛烈な勢いで開発が進められている技術で、大きな注目を集めている・・・ということを既に知っている読者の方は多…

こんにちは。今日は、Matplotlibの作図方法について取り上げます。これについては既に多くの日本語記事が存在していますが、最近Matplotlibでの図の枠線の太さの変え方で大いに悩んだため、いくつかのケースについて記事にしてまとめることにしました。論文…

こんばんは。先日、Graph Attention Networksに関する解説記事を書きました。ここではグラフデータを読み込んで、グラフの頂点に割り当てられたラベルを予想するというタスクを解きました。データセットには論文の引用関係を示したCoraデータセットを使いま…

こんにちは。機械学習の適用先としては、自然言語処理、画像解析、時系列解析など幅広い分野があるわけですが、今日はグラフ構造に対する機械学習モデルを紹介したいと思います。グラフで表現出るものは多く、例えば人間関係だとか、論文の引用・被引用関係…

こんばんは。今日は、材料データベースを使った機械学習による物性予測をやってみたいと思います。いわゆるマテリアルズインフォマティクスと呼ばれる分野の話題です。既にQiitaなどを見るとランダムフォレストなどの手法を用いた実例があるわけですが、本稿…

こんばんは。ゴールデンウイーク中はひたすらデータ解析をやっていたので、息抜きをしたい気分です。というわけで久しぶりに本の書評をしたいと思います。以前本棚整理をしたときに、自分この本好きだったなぁと思いだす名著を何冊か見つけたのでした。その…

おはようございます。ゴールデンウイーク最終日です。連休中に時系列データ解析を中心に記事を書き、ARIMAモデル、状態空間モデル、次元圧縮、人口推移の可視化、そして本稿のPyTorchによるLSTMの紹介記事をまとめました。今日このトピックを取り上げた理由…

こんにちは。ゴールデンウィーク４日目です。あっという間に残すところあと１日となりました。昨日、総務省が発表した日本の子供（０～１４歳）の人口が３９年連続で減少というニュースを見ました。恐らく今後も減少に向かうだろうということが予想されます…