ナビゲーションへスキップ コンテンツへスキップ

10001 ideas

Studying Data Science

  • 機械学習
  • 書評
  • programming
メインナビゲーション

カテゴリー: DeepLearning

Embeddingの違いによる後段タスクへの影響推定:Understanding the Downstream Instability of Word Embeddings

MLSys 2020の論文より。Embeddingが異なった場合、後段のNLPタスクに対してどれだけの影響があるかを、後段モデルの訓練を行わないで推定しようという論文の「Understanding the Downstr […]

2020年3月26日By Hiroshi DeepLearning, programming, 機械学習, 論文コメントする

ニューラルネットワークのPruningをメタアナリシスした論文:What is the State of Neural Network Pruning?

MLSys 2020という学会で発表された面白そうな論文を読んだ。タイトルは「What is the State of Neural Network Pruning?」で、Neural Network Pruningにつ […]

2020年3月24日By Hiroshi DeepLearning, programming, データサイエンス, 機械学習, 論文コメントする

対話生成におけるマルチカリキュラム学習の活用論文:Learning from Easy to Complex Adaptive Multi-curricula Learning for Neural Dialogue Generation

AAAI 2020の論文「Learning from Easy to Complex: Adaptive Multi-curricula Learning for Neural Dialogue Generation」よ […]

2020年3月23日By Hiroshi DeepLearning, 機械学習, 論文コメントする

論文読み:Squeeze-and-Excitation Networks

元論文:Squeeze-and-Excitation Networks 最近良くCNN関連のタスクでよく使われる手法なので、論文を読んでみたときのメモ。 ググると他にも詳しい解説記事があるので、あくまでも個人的なメモとし […]

2020年2月20日By Hiroshi [Machine Learning][paper], DeepLearning, programming, 機械学習, 論文コメントする

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 […]

2019年9月21日By Hiroshi DeepLearning, KDD2019, 機械学習, 論文コメントする

【書評】中国のAI技術と進むべき方向性:「AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order」

最近、アメリカのAmazonで話題となっている「AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order」という本を読んだ。 色々と面白い内容が多かった […]

2018年12月4日By Hiroshi DeepLearning, programming, 書評, 機械学習コメントする

Kerasで転移学習をする際にはpreprocess_input()を呼ぼう

画像に関するタスクを扱っている際に、事前学習済みの重みを利用した転移学習を行うことは良い精度を出すことが多く広く使われています。Kearsには学習済みのいくつかのモデルが用意されており簡単に転移学習を行うことが出来ます。 […]

2018年10月24日By Hiroshi DeepLearning, Keras, programming, python, 機械学習コメントする

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 […]

2018年10月10日By Hiroshi [Machine Learning][paper], DeepLearning, programming, 機械学習, 論文コメントする

MITのLex Fridman氏によるAIポッドキャスト

MITのresearch scientistである、Lex Fridman氏がAI関連のポッドキャストを始めたそうです。AI関連のBig-pictureについて著名なゲストと話すとのことです。https://lexfri […]

2018年9月8日By Hiroshi DeepLearning, podcast, データサイエンス, 機械学習コメントする

PyTorchに入門するために「PyTorchで始める深層学習」を読んだ

タイトルの通り、最近目にすることが多くなったPyTorchを学ぶために「PyTorchで始める深層学習」という本を読んだ。本当に深層学習を全く触ったことが無いという人が、PyTorchで始めるには良いのかもしれないが、あ […]

2018年8月14日By Hiroshi DeepLearning, 書評, 機械学習コメントする

投稿ナビゲーション

ページ 1 ページ 2 … ページ 4
最近の投稿
  • ChatGPTの技術を活用して、プレゼンを自動で作るSlidesGPT
  • ChatGPTはプログラマの夢を見るか
  • 【論文読み】Point Transformer
  • 【論文読み】Pre-Trained Image Processing Transformer
  • 『5G 大容量・低遅延・他接続のしくみ』を読んだ
人気記事
  • Batch Normalization と Dropout は併用しない方が良いという話
  • 時系列クラスタリングの研究サーベイ論文を読んだ
  • Kerasで転移学習をする際にはpreprocess_input()を呼ぼう
  • RNNのDropoutはどこに入れるべきか?:Where to Apply Dropout in Recurrent Neural Networks for Handwriting Recognition?
  • Kaggleで人気 XGBoostの論文 「XGBoost: A Scalable Tree Boosting System」を読んだ
  • 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
  • Windowsで英文形態素解析ツールTreeTaggerを使う
  • 外れ値処理の一手法:Winsorizingについて
  • 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
  • 特徴量エンジニアリングに焦点を当てた簡潔な本:「Feature Engineering for Machine Learning」
アーカイブ
  • 2023年4月
  • 2021年1月
  • 2020年11月
  • 2020年10月
  • 2020年3月
  • 2020年2月
  • 2019年12月
  • 2019年11月
  • 2019年9月
  • 2019年8月
  • 2019年7月
  • 2019年5月
  • 2019年4月
  • 2019年3月
  • 2018年12月
  • 2018年10月
  • 2018年9月
  • 2018年8月
  • 2018年7月
  • 2018年6月
  • 2018年5月
  • 2018年4月
  • 2018年3月
  • 2018年2月
  • 2018年1月
  • 2017年12月
  • 2017年11月
  • 2017年10月
  • 2017年9月
  • 2017年8月
  • 2017年7月
  • 2017年6月
  • 2017年3月
  • 2016年1月
  • 2015年11月
  • 2013年12月
  • 2013年8月
  • 2013年6月
  • 2013年4月
  • 2013年1月
  • 2012年6月
  • 2012年2月
  • 2012年1月
  • 2011年8月
  • 2011年6月
  • 2010年12月
  • 2010年11月
  • 2010年8月
  • 2010年2月
カテゴリー
  • [Machine Learning][paper]
  • C++
  • DeepLearning
  • emacs
  • firefox
  • KDD2018
  • KDD2019
  • Keras
  • MOOC
  • opencv
  • podcast
  • programming
  • python
  • ruby
  • Rust
  • scheme
  • ubuntu
  • データサイエンス
  • テクノロジー
  • ネタ
  • ハードウェア
  • 一人読書会
  • 数学
  • 書評
  • 未分類
  • 機械学習
  • 論文
© 10001 ideas 2023 • ThemeCountry Powered by WordPress
 

コメントを読み込み中…