・PGAN(Physics Guided GAN) Discriminatorには真値を入力せず、Discriminatorの結果を判別器の結果と比較する 3)強化学習を用いて、与えられた形状を微修正して目的の形状に近づける https://t.co/Fsr47md2kl

6)人工知能を一般化された知能としてではなく，個 としての知能としてつくることはできないか？ 7)思いどおりになる身体をつくろうとしていないか？ 8)人工知能の発展は技術だけはなく，文化の発展と ともに考えるべきではないか？ https://t.co/3qbcJqS6tU

Marketing Mix Modeling (MMM) ・個人単位のデータ (個票)を用いずに、集計データのみからマーケティング活動に対する示唆を得る https://t.co/Yx3Cn4n3Un

https://t.co/A2v3zTcrgE

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・学習時に用いる目的言語側の文脈情報を学習の進行に応じて参照訳から機械翻訳結果へ段階的に切り替えていく https://t.co/esA8IxGAWr

感情の二次元空間 ・感情（快・不快） ・覚醒度（活性度） https://t.co/jNuUOYb3Sy

知能の２階建てアーキテクチャ（東大　松尾教授） ・観察と行動による自己教師あり学習により、世界モデルを作成する ・知能モデルは、世界モデルを1階、言語入出力を2階 ・「想像する」ことが原始的な意味理解の方法 https://t.co/eynsYVAJpU

・文脈付きバンディットでのオフ方策評価 　過去の意思決定データを用いて、広告配信や商品推薦の方策を決定する ・対話システムへの強化学習の応用 　対話の履歴を考慮した応答内容の決定と応答分の生成 ・データ中心の視点での強化学習 https://t.co/AMXRU4SF1H

RT @upura0: 今月の人工知能学会誌の私のブックマークの特集が「不均衡データ分類」で、応用例・解説・手法のリンク集になっていた 大崎美穂. 2022. “私のブックマーク：不均衡データ分類.” 人工知能 37 (3): 376–81. https://t.co/fCF…

制御工学用語に基づくと、「強化学習」とは「適応最適制御」 モデルベースト制御手法とモデルフリー強化学習手法との融合 https://t.co/JzMlmclGxf

哺乳類の脳では、逆誤差伝搬は行われていない https://t.co/248g6M6Bza

１）１枚の２D画像（動画にも対応）から衣服を含めた３Dモデルの生成 ２）Corse Image EncoderとFine Image Encoderを組み合わせて利用 https://t.co/8xGxIeCFDS

多腕バンディット問題 １）UCBアルゴリズム その選択肢の、平均値が高ければ選びやすく、選択回数が多いと選びにくくなる。 ２）トンプソンサンプリング 各選択肢の分布をベイズ推定によって推定し、その分布からサンプリングして最も高いものを選ぶ。 https://t.co/YkNSt29nmS

ホンダの自動運転で用いられている自己位置推定。白線マッチングには、Mobileye（モービルアイ）の技術が採用されていると思われる。 GNSS＋カメラで認識した白線をHDマップとマッチング＋IMU併用車輪オドメトリ "世界で初めてレベル3の型式指定を受けた自動運転技術の概要" https://t.co/miGbHvU5eb https://t.co/GNfOj6jYt3