NeurIPS 2018の論文で「Modern Neural Networks Generalize on Small Data Sets」という論文があったので読んでみた。 ニューラルネットは大規模データで成功を収めて […]
小規模データセットに対するニューラルネットの汎化性能の理由に迫る論文：Modern Neural Networks Generalize on Small Data Sets
カテゴリー: 論文
Attentionによるニュース推薦の論文「NPA: Neural News Recommendation with Personalized Attention」
KDD2019のApplied Data Science Track Paperからピックアップして「NPA: Neural News Recommendation with Personalized Attention […]
Microsoftでの時系列データ異常検知手法の論文：「Time-Series Anomaly Detection Service at Microsoft」
KDD2019の論文を少しずつ読んでいってる。特にApplied Data Science Track Paperの方は、企業で実際に機械学習を運用している際の話が書かれているので面白く読める。 今回はMicrosoft […]
時系列クラスタリングの研究サーベイ論文を読んだ
「Time-series clustering – A decade review」という論文を読んだ。過去10年間の時系列クラスタリングの研究動向についてサーベイした論文。クラスタ手法のみではなく、効率や品 […]
機械学習による化合物テストツールの論文：「PrePeP – A Tool for the Identification and Characterization of Pan Assay Interference Compounds」
PrePeP – A Tool for the Identification and Characterization of Pan Assay Interference Compounds Maksim Koptelo […]
機械学習によるユーザ離脱率の予測論文：「I Know You’ll Be Back: Interpretable New User Clustering and Churn Prediction on a Mobile Social Application」
I Know You’ll Be Back: Interpretable New User Clustering and Churn Prediction on a Mobile Social Application C […]
[KDD2018 論文読み] Smoothed Dilated Convolutions for Improved Dense Prediction
Smoothed Dilated Convolutions for Improved Dense Prediction Zhengyang Wang (Washington State University); Shui […]
Batch Normalization と Dropout は併用しない方が良いという話
Deep Learningのモデルを訓練していたところ、思うようにvalidation lossが下がらないことがあった。色々と調べた結果、Batch NormalizationとDropoutを併用していたのが原因であ […]
ニューラルネットワークを利用した決定木：Deep Neural Decision Trees
引き続き、機械学習の解釈性についての論文を読んだ。今回読んだのは、「Deep Neural Decision Trees (WHI ’18)」。著者による実装のページはここ。 決定木とニューラルネットワークを […]
GPSデータによる交通事故リスク予測：Learning Deep Representation from Big and Heterogeneous Data for Traffic Accident Inference
読んだ論文のメモ。Learning Deep Representation from Big and Heterogeneous Data for Traffic Accident Inference (AAAI  […]