カテゴリー: データサイエンス

機械学習の解釈性とパフォーマンスの両立を目指して：Human-in-the-Loop Interpretability Prior

機械学習、特にニューラルネットワークなどのアルゴリズムを使った場合、出力された結果は何万・何十万次元のベクトル演算の結果であり、人間が直接解釈することは難しい。ニューラルネットワークの解釈性については近年様々な研究が行わ […]

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大規模データのクラスタリングには Mini Batch K-Means を使うべきという話

タイトルの通りですが、大規模データをクラスタリングする際には単純なK-Means法ではなく、Mini Batch K-Means法を使うべきという話です。 とある大規模データ（150万件ほどの文章ベクトル）をクラスタリン […]

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RNNのDropoutはどこに入れるべきか？：Where to Apply Dropout in Recurrent Neural Networks for Handwriting Recognition?

タイトルの通り、RNNに対してDropout層を追加する場合、どこに入れるのが適切なのか？と思い少し調べてみました。 ことの発端は、KerasにあるLSTMとGRUの、GPUによる高速化版であるCuDNNLSTMとCuD […]

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CNNによるセグメンテーション論文：「U-Net Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation」を読んだ

タイトルの通り、CNNを用いて医療画像をセグメンテーションするU-Netというネットワーク構造の論文を読んだ。 2015年に発表されたネットワーク構造だが、その後セグメンテーションでは古典的な内容になっており、いくつか発 […]

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