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#53 Understanding by creating is all you need
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シンガポール、南洋理工大学の牧野さん(@Hiroshi_Makino_)がゲスト。UCSD交換留学、CSHLでのPhD時代とUCSDでのポスドク時代、シンガポールの研究環境、独立後に行っているAIと脳の表象比較研究について伺いました（2/14収録）
Show Notes
- 牧野ラボ
- (Fred) Gage ラボ＠Salk
- Rusty: Fred Gageのこと
- 田代ラボ
- Roberto Malinowラボ
- Krishna Shenoy
- PhD時代の仕事１
- PhD時代の仕事２
- Komiyamaラボ
- Yang Danラボ
- 小宮山さんラボでの１報目
- Top-downコントロール from Yang Danラボ
- 小宮山さんが始めたAwakeでの記録
- 小宮山さんのとこでの２報目の仕事
- Chris Niellラボ
- が始めた仕事
- DeepMindが出したDQN論文
- Demis Hassabis
- UC Berkeley のコース
- YouTubeで見れる
- 単著論文（直近の方）
- 前の論文（独立後一報め）
- 人間でDQNとfMRIのシグナルを比べた論文＠Neuron
- Soft Actor Critic
- A2CとPPO
- Softmax解説
- Temperature解説
- 強化学習におけるランダムネスの導入方法についての解説（ε-greedy, SARSA, Q-learning）
- Sutton & Barto本
- Transformer 論文
- 30分で完全理解するTransformerの世界
- Transformerの表現学習と海馬における外界表象を比較した論文
- Timothy Behrens
- マーの三段階：Marr, D. (1982). Vision: A computational approach.
- 日本語解説
Editorial Notes
- 収録ではこちらもいろいろ学ぶこともあり、こういう機会を設けていただいた二人にはとても感謝しています。優秀な人達と議論するのは楽しいことだと改めて思いました。拙い日本語の説明で申し訳ありませんが、なんとなくでも自分達が目指している方向性などが共有できたのであれば幸いです。日本の大学や研究所ともっと連携していけたらと思っているので、気軽にメッセージ下さい。大学生や大学院生も大歓迎です。（牧野）
- (リスクとって)新しいことをやり続けて行きたいなー、もっと勉強せんとなーと思わされる収録でした。最近はexploitationの比重が高くなってしまっていてよくないっす。
ゴルフ、ちなみにベストはパープレイ(72)で、シングル手前まで行きました。（萩原） - AI研究の主体は大学院生だから…のくだりに励まされました（宮脇）
82 ตอน
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