タグ: #deep-learning

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• [深層強化学習] 10. Actor-Critic方法：A2Cとハイパーパラメータチューニング

  REINFORCEの分散問題を解決するActor-Critic構造を理解し、A2CアルゴリズムをPongに適用し、学習率やエントロピー係数などの主要ハイパーパラメータの影響を分析します。

  2026-03-19 · 11 分で読めます #reinforcement-learning#deep-learning#ai#actor-critic

• [深層強化学習] 07. DQN拡張：Double DQN、Dueling DQN、Rainbow

  DQNの性能を向上させる6つの核心拡張技法（N-step、Double DQN、Noisy Networks、Prioritized Replay、Dueling DQN、Categorical DQN）とこれらを結合したRainbowを実装します。

  2026-03-19 · 11 分で読めます #reinforcement-learning#deep-learning#ai#dqn

• [深層強化学習] 04. Cross-Entropy方法でCartPoleを解く

  強化学習方法論の分類を概観し、Cross-Entropy方法を用いてCartPoleとFrozenLake環境を解決します。

  2026-03-19 · 11 分で読めます #reinforcement-learning#deep-learning#ai

• [深層強化学習] 01. 強化学習とは：MDPと基本概念

  機械学習の3つのパラダイムを比較し、強化学習の核心構成要素（エージェント、環境、報酬）とマルコフ決定過程（MDP）の数学的基礎を学びます。

  2026-03-19 · 14 分で読めます #reinforcement-learning#deep-learning#ai

• スクラッチからLLMを構築する: コードでGPTを理解する完全ガイド

  ゼロから大規模言語モデル（LLM）を構築・理解するための完全ガイド。トークナイザーからTransformer、事前学習、ファインチューニングまで、PyTorchで完全なGPTアーキテクチャを実装します。

  2026-03-17 · 24 分で読めます #llm#gpt#transformer#from-scratch#deep-learning

• CUDAプログラミング完全ガイド: GPU並列コンピューティング入門から応用まで

  CUDAプログラミングの完全ガイド。GPUアーキテクチャ、カーネル記述、メモリ最適化、混合精度トレーニング、cuDNN/cuBLASの使い方を実践例とともに解説。

  2026-03-17 · 36 分で読めます #cuda#gpu#gpu-cuda#parallel-computing#nvidia

• Torch-Titan完全ガイド：PyTorchによる大規模分散学習のすべて

  PyTorch Titan（torchtitan）を使った大規模LLM分散学習の完全ガイド。FSDP2、パイプライン並列、テンソル並列、4D並列、Flash Attention、混合精度を実践的な例とともに解説します。

  2026-03-17 · 25 分で読めます #torch-titan#distributed-training#pytorch#fsdp#deep-learning

• Transformerアーキテクチャ完全解析: AttentionからモダンLLMまで

  Transformerアーキテクチャをゼロから理解するための完全ガイド。Self-Attention、Multi-Head Attention、Positional Encoding、Encoder-Decoder構造からFlash Attention、RoPE、GQAまで、数式とコードで解説。

  2026-03-17 · 30 分で読めます #transformer#attention#deep-learning#nlp#ai

• TensorFlow/Keras完全ガイド: インストールから本番デプロイまで

  TensorFlow/Kerasの完全ガイド。テンソル操作、Sequential/Functional/Subclassing API、CNN/RNN/Transformer、TensorBoard、TF-Serving、TFLiteまで実践的なサンプルコードとともに解説。

  2026-03-17 · 25 分で読めます #tensorflow#keras#deep-learning#ai#python

• 音声・オーディオAI完全ガイド：ASR、TTS、Whisper、Wav2Vecから音声合成まで

  音声・オーディオAIの基礎から最先端技術まで網羅した完全ガイド。音声信号処理、メルスペクトログラム、ASR（Whisper、Wav2Vec2）、TTS（Tacotron、VITS）、話者分離、音楽生成を実践コードで解説。

  2026-03-17 · 18 分で読めます #speech-recognition#tts#whisper#wav2vec#audio-processing

• 時系列深層学習完全ガイド: LSTMからTransformerベースのPatchTSTまで

  時系列深層学習の完全ガイド。ARIMA/Prophet古典手法から、LSTM、TCN、PatchTST、Chronos基盤モデルまで豊富なPyTorchコードとともに解説。

  2026-03-17 · 21 分で読めます #time-series#lstm#transformer#forecasting#anomaly-detection

• 深層学習推薦システム完全ガイド: 協調フィルタリングからLLMベースの推薦まで

  推薦システムの基礎から最新の深層学習技術まで完全網羅。協調フィルタリング、行列分解、NCF、Two-Towerモデル、逐次推薦、GNNベースのアプローチ、LLMを活用した推薦システムをプロダクション対応コードで学ぶ。

  2026-03-17 · 22 分で読めます #recommendation-system#collaborative-filtering#deep-learning#two-tower#llm

• 自己教師あり学習完全ガイド: SimCLR・MAE・DINO・CLIPまで

  自己教師あり学習の完全ガイド。ラベルなしで強力な表現を学習する方法を解説——対照学習（SimCLR、MoCo）、マスク自己エンコーダ（MAE、BEiT）からDINO、CLIPまで、完全なコード例付き。

  2026-03-17 · 27 分で読めます #self-supervised-learning#contrastive-learning#simclr#mae#dino

• PyTorch高度なテクニック完全ガイド: torch.compile、カスタムOps、メモリ最適化

  PyTorchの高度なテクニックを完全解説。torch.compile、カスタムオペレータ、メモリ最適化、Gradient Checkpointing、torch.vmap、functorch、PyTorch Profilerを実践例とともに網羅。

  2026-03-17 · 21 分で読めます #pytorch#advanced#torch-compile#memory-optimization#custom-operators

• 自然言語処理完全ガイド: ゼロからヒーローへ - テキスト処理からLLMまで

  NLPの基礎から最新のLLMまで完全網羅するガイド。テキスト前処理、Word2Vec、RNN/LSTM、Attention、Transformer、BERT、GPTをステップバイステップで実践的なコード例と共に解説。

  2026-03-17 · 39 分で読めます #nlp#natural-language-processing#transformer#bert#gpt

• メタ学習とFew-Shot学習完全ガイド：MAML、Prototypical Networks、In-Context Learning

  メタ学習とFew-Shot学習をマスターするための完全ガイド。「学習を学ぶ」からMAML、Prototypical Networks、Matching Networks、Reptile、そしてLLMにおけるIn-Context Learningまで、実践的なコードとともに解説します。

  2026-03-17 · 31 分で読めます #meta-learning#few-shot-learning#maml#prototypical-networks#in-context-learning

• 知識蒸留完全ガイド: モデル圧縮と軽量化技術

  知識蒸留とモデル圧縮を完全マスター。教師-学生学習、中間層蒸留、関係ベース蒸留、構造化プルーニング、重み共有、ニューラルアーキテクチャ探索（NAS）を実践的なPyTorchコードで解説。

  2026-03-17 · 28 分で読めます #knowledge-distillation#model-compression#pruning#deep-learning#ai

• CNNアーキテクチャ完全ガイド：LeNetからEfficientNetとVision Transformerまで

  CNNアーキテクチャの歴史と進化を理解するための完全ガイド。LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、DenseNet、EfficientNet、Vision Transformerまで、構造分析とPyTorch実装を通じて主要モデルをすべてマスターする。

  2026-03-17 · 21 分で読めます #cnn#computer-vision#deep-learning#resnet#vgg

• 敵対的機械学習ガイド: 攻撃と防御の完全ガイド

  敵対的機械学習を完全マスター。FGSM、PGD、C&W攻撃、データポイズニング、モデル抽出、バックドア攻撃、そして敵対的訓練や認証済み防御を含む防衛技術をハンズオンコードで学ぶ。

  2026-03-17 · 26 分で読めます #adversarial-ml#ai-security#deep-learning#robustness#ai

• PyTorch完全ガイド: ゼロからヒーローへ — テンソルから分散学習まで

  PyTorchの基礎から応用まで完全網羅するガイド。テンソル操作、自動微分、CNN/RNN/Transformerの実装、分散学習まで実践的なコード例と共にステップバイステップで解説。

  2026-03-17 · 25 分で読めます #pytorch#deep-learning#ai#python#neural-network