[DL Hacks]Deep Neuroevolution: Genetic Algorithms Are a Competitive Alternative for Training Deep Neural Networks for Reinforcement Learning

Dec 21, 20186 likes2,228 views

The document discusses Deep Learning Japan (DL Papers), a website that aggregates and shares Japanese-language papers on deep learning. It provides an overview of the website's features and content, including sections on recent papers, tutorials, tools and frameworks. In summary: - DL Papers collects and shares Japanese papers on deep learning techniques to help disseminate research. - The site organizes papers into categories like recent publications, tutorials, tools and frameworks. - It aims to help more researchers engage with deep learning and accelerate progress in the field through open sharing of ideas.

DEEP LEARNING JP
[DL Papers]
http://deeplearning.jp/
" :
: : : : : : "
: : "

[DL Hacks]Deep Neuroevolution: Genetic Algorithms Are a Competitive Alternative for Training Deep Neural Networks for Reinforcement Learning

• a
::D .: EC:IC G C : :G CE G AF E: CAD:G G I: G:E G I: ;CE E ::D
.: E .:GJCE F ;CE : ;CE :A: G ,: E
• tn
: D: :GECF F F G I C E C C G
C: ,: A : :G G :K :;; :
• :E ,
• ,
fdeoS RMV TsOLpdhm y ORivTcr PT
k TeoSNVwlgU a ub

• ) ( eihm z
y eca
. / . A : 3 3C 3
• w ~ D t sabk
• as r n
pjs l o gu v Q
u N _
x : 3 / : D . 0 0 / 0 3 / : 3 1 10 0 3/ 1 3

• (0
A A D E E 0 D A AD D B )3
• A D A
• E e cU [ vx e x
• i lp[ qmr hsogn
• 1 [ A I e [x A A
• D ][a R hf
• 1 x S
• mOk a M R
• AJ AB L A (0 e
• A D C P D E B t
• J D A AD LA d a t
• yu bw z ~e R

•
( DA E DC:
C: A:C A C:C:E C A C:E A 0A : : ( DA C A A . : A C
A :
• CA C
• ) a A : C N
• ) a osrx A : Ch f a R S a A : C N
• N b A : C h
• n vh ceL d N i m p
• g ce Uh Tfc G E C A
• A : Ch Nf Syou a N h
• -1
• t h l wku l v
• Pfw h

o i n
kG
7 n =
T )( N
i n A
d
tf 1- A
0 d 7 7 s
7 s 7
p -3 ,- tf n
7 d e i

d dt d s
ko - - f
= ns
[ T
d sN
] d
-45 73
k 6d = = e
= e =
395 823 s
= k d i
0 1
0 (1
0 1
0 ( 1
0 ( 1
0 ,1
0 ,1
0 ) 1
0 1
0 1
0 ( 1
0 ,1
0 1
p 332 - [

• NR o i
• L 2 LR mfn
ed A N Q
A
ADL Rh N )
h Ct
3 C O D A
C N A G A O
vS R DQ RNS A
O Q ON
( A C h T
S v r a C
N O OOTQ R N A
G c T S T
GD ARNS A O

• edi
:: : - / / / - .// / / :
• diS / di
• A d S F PE mbT di
mG G
• a di
:: : - : /
• T W : d S : - di
• nh po Sg cl

•
zs RD c : s R
H Wl n
• s Wz
• :t R
• e ik WP aW
• W C RDUD B
• T kxT HP ;
• B U s W
• mp k L W zD
• lpibno T ;

• /AAL 5APM A POE 1A AOE C MEODIN MA . ILAOEOE A OAM OE A
B M :M E E C /AAL 5APM 5AOR MGN B M 8AE B M AIA O 3A M E C
DOOLN MSE MC N "
• 0 POE OM OACEAN N A OAM OE A O 8AE B M AIA O
3A M E C
DOOLN MSE MC N " "
• DOOL RRR NENO L G GP MANA M D A POE MT ILPOE C CA
AOE C MEODIN DOI
• 7632. 67:242 :265 1050:2. /2 :233 :265
Zk fha goY_ cjlei mn b
DOOLN MSE MC N " "

1. The document discusses energy-based models (EBMs) and how they can be applied to classifiers. It introduces noise contrastive estimation and flow contrastive estimation as methods to train EBMs. 2. One paper presented trains energy-based models using flow contrastive estimation by passing data through a flow-based generator. This allows implicit modeling with EBMs. 3. Another paper argues that classifiers can be viewed as joint energy-based models over inputs and outputs, and should be treated as such. It introduces a method to train classifiers as EBMs using contrastive divergence.

【DL輪読会】AUTOGT: AUTOMATED GRAPH TRANSFORMER ARCHITECTURE SEARCHDeep Learning JP

DQNからRainbowまで〜深層強化学習の最新動向〜Jun Okumura

[DL輪読会]Conditional Neural ProcessesDeep Learning JP

This document summarizes the correspondence between single-layer neural networks and Gaussian processes (GPs). It reviews how the outputs of a single-layer neural network converge to a GP in the infinite-width limit, with the network's covariance function determined by its architecture. The document derives the mean and covariance functions for the GP corresponding to a single-layer network, and notes that different network outputs are independent GPs.

[DL Hacks 実装]Attention is All You NeedDeep Learning JP

1. The document discusses artificial intelligence and machine learning techniques including neural networks, self-attention mechanisms, and recurrent neural network grammars. 2. Key applications mentioned include natural language processing tasks like machine translation, summarization, and question answering as well as generating realistic fake text. 3. Challenges and open problems are also outlined, such as how to ensure AI systems are robust, safe, and aligned with human values and priorities.

CV分野での最近の脱○○系3選Kazuyuki Miyazawa

[DL輪読会]ICLR2020の分布外検知速報Deep Learning JP

[DL輪読会]Convolutional Conditional Neural Processesと Neural Processes Familyの紹介Deep Learning JP

Automatic Mixed Precision の紹介Kuninobu SaSaki

SSII2021 [OS2-02] 深層学習におけるデータ拡張の原理と最新動向SSII

SSII2021 [OS2-02] 深層学習におけるデータ拡張の原理と最新動向 6月10日 (木) 11:00 - 12:30 メイン会場（vimeo + sli.do）登壇者１：中山英樹氏（東京大学）登壇者２：幡谷龍一郎氏（東京大学）概要：データ拡張は画像認識の精度向上テクニックとして古くから用いられてきたが、最新の深層学習においても最重要技術の一つとして年々注目を集めており、多様かつ複雑な進化を遂げている。その成功のカギは、タスクに関する先見知識を活用しながら、如何にして汎化性能を高めるように訓練画像を変換あるいは生成するかにある。本講演では、データ拡張の原理や最新動向について解説すると共に、自動的なデータ拡張に関する講演者の研究事例についても紹介する。

深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3までYahoo!デベロッパーネットワーク

畳み込みニューラルネットワークの研究動向Yusuke Uchida

2017年12月に開催されたパターン認識・メディア理解研究会（PRMU）にて発表した畳み込みニューラルネットワークのサーベイ「2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降，画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった．ILSVRCでは毎年のように新たなCNNのモデルが提案され，一貫して認識精度の向上に寄与してきた．CNNは画像分類だけではなく，セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている．本稿では，AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに，近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い，それらを幾つかのアプローチに分類し，解説する．更に，代表的なモデルについて複数のデータセットを用いて学習および網羅的な精度評価を行い，各モデルの精度および学習時間の傾向について議論を行う．」

Active Learning の基礎と最近の研究Fumihiko Takahashi

楽しい研究のために今からできること〜新しく研究を始める皆さんへ〜諒介荒木

【注意：動画について】スライドの背景が黒色のページは動画が埋まっています．一部の動画はここにアップしています： http://www.mprg.cs.chubu.ac.jp/~ryorsk/share/supplemental/presentation/20190316_NagoyaCV/ 主にこれから研究を始める人向けに，研究の心構えやツールなどを広く浅く紹介． 2019/03/16 名古屋CV・PRML研究会@ヤフー株式会社　名古屋オフィス

自然言語処理の最新技術動向紹介Yahoo!デベロッパーネットワーク

機械学習で泣かないためのコード設計Takahiro Kubo

機械学習モデルの判断根拠の説明Satoshi Hara

第20回ステアラボ人工知能セミナー https://stair.connpass.com/event/109983/ 【講演動画】 https://youtu.be/Fgza_C6KphU 【講演タイトル】機械学習モデルの判断根拠の説明【講演概要】本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演の前半ではまず近年の代表的な研究について紹介する。後半では、発表者の最近の研究として「ランダムフォレストの簡略化」と「モデル列挙」について紹介する。

[DL輪読会]The Neural Process Family−Neural Processes関連の実装を読んで動かしてみる−Deep Learning JP

異常検知とGAN: Efficient GANKoichiro tamura

-SSIIの技術マップ- 過去•現在, そして未来［領域］認識Hironobu Fujiyoshi

Recent Advances on Transfer Learning and Related Topics Ver.2Kota Matsui

【DL輪読会】Perceiver io a general architecture for structured inputs & outputs Deep Learning JP

スペクトラルグラフ理論入門irrrrr

[DL輪読会]GQNと関連研究，世界モデルとの関係についてDeep Learning JP

工学系大学4年生のための論文の読み方ychtanaka

CVPR 2020 報告cvpaper. challenge

cvpaper.challengeにおいてまとめた「CVPR 2020 報告」です。 cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ作成・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。2020の目標は「トップ会議に30+本投稿」することです。 http://xpaperchallenge.org/cv/

Google Polymer in ActionJeongkyu Shin

2018년 2월 24일 KCD2018에서 Google Polymer에 대하여 발표한 내용입니다. 이 발표에서는 웹, 하이브리드 앱 및 프로그레시브 웹 앱 개발을 위한 구글의 웹컴포넌트 라이브러리인 폴리머를 쉽고 재미있게 다룹니다. 웹컴포넌트, 폴리머에 대한 소개와 함께 폴리머 2.0의 특징을 소개합니다. 또한 modulizer, TypeScript, yarn, webpack의 도입을 추진하고 있는 폴리머 3.0 알파 버전의 주요변화를 알아봅니다.

More Related Content

What's hot (20)

CV分野での最近の脱○○系3選Kazuyuki Miyazawa

[DL輪読会]ICLR2020の分布外検知速報Deep Learning JP

[DL輪読会]Convolutional Conditional Neural Processesと Neural Processes Familyの紹介Deep Learning JP

Automatic Mixed Precision の紹介Kuninobu SaSaki

SSII2021 [OS2-02] 深層学習におけるデータ拡張の原理と最新動向SSII

深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3までYahoo!デベロッパーネットワーク

畳み込みニューラルネットワークの研究動向Yusuke Uchida

Active Learning の基礎と最近の研究Fumihiko Takahashi

楽しい研究のために今からできること〜新しく研究を始める皆さんへ〜諒介荒木

自然言語処理の最新技術動向紹介Yahoo!デベロッパーネットワーク

機械学習で泣かないためのコード設計Takahiro Kubo

機械学習モデルの判断根拠の説明Satoshi Hara

[DL輪読会]The Neural Process Family−Neural Processes関連の実装を読んで動かしてみる−Deep Learning JP

異常検知とGAN: Efficient GANKoichiro tamura

-SSIIの技術マップ- 過去•現在, そして未来［領域］認識Hironobu Fujiyoshi

Recent Advances on Transfer Learning and Related Topics Ver.2Kota Matsui

【DL輪読会】Perceiver io a general architecture for structured inputs & outputs Deep Learning JP

スペクトラルグラフ理論入門irrrrr

[DL輪読会]GQNと関連研究，世界モデルとの関係についてDeep Learning JP

工学系大学4年生のための論文の読み方ychtanaka

CV分野での最近の脱○○系3選Kazuyuki Miyazawa

[DL輪読会]ICLR2020の分布外検知速報Deep Learning JP

[DL輪読会]Convolutional Conditional Neural Processesと Neural Processes Familyの紹介Deep Learning JP

Automatic Mixed Precision の紹介Kuninobu SaSaki

SSII2021 [OS2-02] 深層学習におけるデータ拡張の原理と最新動向SSII

深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3までYahoo!デベロッパーネットワーク

畳み込みニューラルネットワークの研究動向Yusuke Uchida

Active Learning の基礎と最近の研究Fumihiko Takahashi

楽しい研究のために今からできること〜新しく研究を始める皆さんへ〜諒介荒木

自然言語処理の最新技術動向紹介Yahoo!デベロッパーネットワーク

機械学習で泣かないためのコード設計Takahiro Kubo

機械学習モデルの判断根拠の説明Satoshi Hara

[DL輪読会]The Neural Process Family−Neural Processes関連の実装を読んで動かしてみる−Deep Learning JP

異常検知とGAN: Efficient GANKoichiro tamura

-SSIIの技術マップ- 過去•現在, そして未来［領域］認識Hironobu Fujiyoshi

Recent Advances on Transfer Learning and Related Topics Ver.2Kota Matsui

【DL輪読会】Perceiver io a general architecture for structured inputs & outputs Deep Learning JP

スペクトラルグラフ理論入門irrrrr

[DL輪読会]GQNと関連研究，世界モデルとの関係についてDeep Learning JP

工学系大学4年生のための論文の読み方ychtanaka

Similar to [DL Hacks]Deep Neuroevolution: Genetic Algorithms Are a Competitive Alternative for Training Deep Neural Networks for Reinforcement Learning (20)

CVPR 2020 報告cvpaper. challenge

Google Polymer in ActionJeongkyu Shin

交通事故削減支援サービスDRIVE CHARTにおけるAI技術Hirohito Okuda

OpenStack Summit & KubeConからみるコンテナ技術の最新トレンド (更新版) - OpenStack Day Tokyo 2018講演資料VirtualTech Japan Inc.

katagaitai CTF workshop #10 AESに対する相関電力解析trmr

アーリース情報技術株式会社会社案内 (2019/02/13)Takeshi Mikami

Argoによる機械学習実行基盤の構築・運用からみえてきたことShinsaku Kono

This document provides information about Argo Projects, including: 1. Argo Projects allow grouping applications and defining project-level settings like source repositories and destination clusters. 2. An example Argo Project config is shown that sets a description, allows all source repositories, and defines a single destination namespace and cluster. 3. Project-level resource whitelisting and blacklisting is demonstrated for namespaces and resource quotas.

[DL輪読会]Semi-convolutional Operators for Instance Segmentation Deep Learning JP

1. The document discusses techniques for instance segmentation, including semi-convolutional operations, instance coloring, and Mask R-CNN. 2. Semi-convolutional operations are proposed to address the position invariance of CNNs which causes different instances to have identical embeddings. 3. Instance coloring methods aim to distinguish instances by assigning unique colors, using techniques such as deep metric learning or recurrent pixel embedding.

[OpenInfra Days Korea 2018] (Track 4) - Backend.AI: 오픈소스 머신러닝 인프라 프레임워크OpenStack Korea Community

深層学習による非滑らかな関数の推定Masaaki Imaizumi

[DL Hacks]Pruning Convolutional Neural Networks for Resource Efficient InferenceDeep Learning JP

This document discusses techniques for compressing and accelerating deep neural networks. The key points are: 1. Network pruning techniques can reduce model size by removing unimportant connections without significant loss of accuracy. 2. Quantization methods compress weights and activations to use fewer bits, reducing storage requirements. 3. Tensor decomposition factorizes filters to replace standard convolutions with lower-rank approximations, reducing computations.

[DL輪読会] Revealing the Dark Secrets of BERT (EMNLP-IJCNLP, 2019)Deep Learning JP

1. Recent studies have revealed the dark secrets of BERT by probing its internal representations, finding that BERT captures syntactic rules and hierarchical structure but struggles with semantic and world knowledge. 2. Additional research has shown how BERT can be influenced by context and training data distribution, and that its representations are focused on syntactic rules rather than real-world concepts. 3. Further work is needed to better understand BERT's capabilities and limitations at capturing linguistic meaning and world knowledge from language.

異常検知とGAN: ADGANKoichiro tamura

Semi-convolutional Operators for Instance SegmentationKento Doi

[DL輪読会]Tracking Objects as PointsDeep Learning JP

This document summarizes a paper on CenterTrack, a new object tracking method. CenterTrack localizes objects as keypoints and associates them across frames with minimal input. It applies a detection model to pairs of images and prior detections to localize objects and predict associations. CenterTrack represents an improvement over prior methods by using keypoints instead of bounding boxes and requiring only previous detections as input for tracking. An ablation study showed that offset prediction and multi-scale feature maps were important for performance.

WebAPI LT レターペア管理APIでルービックキューブを速くするTakafumi Sakakibara

※PowerPointからエクスポートした際、表示が崩れた部分があります。ご容赦ください。「WebAPI LT レターペア管理APIでルービックキューブを速くする」目隠しルービックキューブを速く解くためにはあらかじめ「ひらがな」と「単語」を結びつける「レターペア」を用意しておくことが重要です。用意する際、同じ単語を複数のひらがなに対して割り当ててしまうと、思い出す時に間違ったひらがなを復号してしまう危険があります。用意すべきレターペアは400程度あり、重複割り当てを気にしながら400個の単語を用意するのは大変です。そこで、本発表では、重複割り当てを自動的に検知できるような、レターペアを用意するのを助けるツールを提案します。

Jawsdays2018 180310Daisuke Yoshioka

The document discusses setting up a continuous integration and continuous delivery (CI/CD) pipeline for a web application using AWS services. It includes the following key steps: 1. Configure CodeCommit to store source code and trigger builds upon code changes. 2. Use CodeBuild to run tests and build/package the application. 3. Deploy builds that pass tests to S3 for static hosting or EC2 for dynamic hosting. 4. Monitor deployments and application metrics using services like CodePipeline, CodeDeploy, CloudWatch.

Game Day in Action for Chaos Engineering - 윤석찬 (AWS 테크에반젤리스트) :: 한국 카오스엔지니어링 밋업Channy Yun

【TECH×GAME COLLEGE#22】マイクリプトヒーローズの作り方double jump.tokyo, inc

ブロックチェーンゲーム「マイクリプトヒーローズ」は、EthereumにおいてDAU/Ether取引量/トランザクション数すべてで世界一を記録しました。 Ethereum上にブロックチェーンゲームを構築するためのアーキテクチャや、web上でサービス展開する上で高速開発と高速稼働を両立するためのアーキテクチャを、マイクリの事例を元に紹介いたします。

[DL輪読会]Addressing Failure Prediction by Learning Model ConfidenceDeep Learning JP

1. This document discusses several papers on deep learning failure prediction and model confidence. It covers techniques for predicting when deep learning models may fail and estimating confidence in their predictions. 2. The document also discusses approaches for improving model robustness, such as data augmentation and regularizing models to be less sensitive to perturbations in inputs. 3. Additionally, it briefly outlines methods for visualizing what deep learning models have learned, including saliency maps and class activation mapping.

CVPR 2020 報告cvpaper. challenge

Google Polymer in ActionJeongkyu Shin

交通事故削減支援サービスDRIVE CHARTにおけるAI技術Hirohito Okuda

OpenStack Summit & KubeConからみるコンテナ技術の最新トレンド (更新版) - OpenStack Day Tokyo 2018講演資料VirtualTech Japan Inc.

katagaitai CTF workshop #10 AESに対する相関電力解析trmr

アーリース情報技術株式会社会社案内 (2019/02/13)Takeshi Mikami

Argoによる機械学習実行基盤の構築・運用からみえてきたことShinsaku Kono

[DL輪読会]Semi-convolutional Operators for Instance Segmentation Deep Learning JP

[OpenInfra Days Korea 2018] (Track 4) - Backend.AI: 오픈소스 머신러닝 인프라 프레임워크OpenStack Korea Community

深層学習による非滑らかな関数の推定Masaaki Imaizumi

[DL Hacks]Pruning Convolutional Neural Networks for Resource Efficient InferenceDeep Learning JP

[DL輪読会] Revealing the Dark Secrets of BERT (EMNLP-IJCNLP, 2019)Deep Learning JP

異常検知とGAN: ADGANKoichiro tamura

Semi-convolutional Operators for Instance SegmentationKento Doi

[DL輪読会]Tracking Objects as PointsDeep Learning JP

WebAPI LT レターペア管理APIでルービックキューブを速くするTakafumi Sakakibara

Jawsdays2018 180310Daisuke Yoshioka

Game Day in Action for Chaos Engineering - 윤석찬 (AWS 테크에반젤리스트) :: 한국 카오스엔지니어링 밋업Channy Yun

【TECH×GAME COLLEGE#22】マイクリプトヒーローズの作り方double jump.tokyo, inc

[DL輪読会]Addressing Failure Prediction by Learning Model ConfidenceDeep Learning JP

More from Deep Learning JP (20)

【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Deep Learning JP

【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-ResolutionDeep Learning JP

【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 LLMDeep Learning JP

【 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 RecognitionDeep Learning JP

【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Deep Learning JP

【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...Deep Learning JP

【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 "Deep Learning JP

【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"Deep Learning JP

【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 ...Deep Learning JP

【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...Deep Learning JP