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TANIMOTO Akira
TANIMOTO Akira (
@tanimoto_akira
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OA
一般化蒸留を用いた少量時系列データの長期予測
中間情報を補助情報として利用するアプローチは、実世界のいろいろな小データ問題に有効である可能性があると思います。たとえば時系列の長期先予測など。 https://t.co/q5d4CUSft3 https://t.co/gCXeV56IF5
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多数の介入候補の下での意思決定のための因果効果評価
因果推論がにわかに話題になっているようなので便乗して宣伝。多数の介入選択肢がある因果推論って何をすればいいのか考えたAISTATS論文の日本語版です。 多数の介入候補の下での意思決定のための因果効果評価 https://t.co/q2qLqAry0l 講演動画(ややマイクの調子が悪い
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ロボットの動作生成のための強化学習
本日発行の人工知能学会学会誌7月号の特集「意思決定のための機械学習」に「ロボットの動作生成のための強化学習」と題して今までの研究内容3報をまとめた解説記事を寄稿しました。 https://t.co/IjYLX5iz1G
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オフ方策評価の基礎と動向
人工知能学会学会誌7月号の特集『意思決定のための機械学習』に『オフ方策評価の基礎と動向』という記事を寄稿しました。オフ方策評価(Off-Policy Evaluation)の基礎的な定式化や推定量を実装を通じて説明しつつ、いくつかの最新動向についてもまとめてみています。 https://t.co/qrVwLdydxu
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