第三章はノルムと距離について。2章の内容についてはこちら。 ノルムとはベクトルの大きさのようなものですよ、という解説から始まり、ノルムの性質・計算方法などが説明されている。距離についてはなじみのあるユークリッド距離から解 […]
Introduction to Applied Linear Algebra 第3章
Introduction to Applied Linear Algebra 第2章
引き続きIntroduction to Applied Linear Algebra第2章を読んだ時のメモ。第1章はこちら。 第二章は線形関数について。線形関数はベクトル同士の掛け算で表せますよということから始まって、ア […]
Introduction to Applied Linear Algebra 第1章
線形代数の復習をかねてIntroduction to Applied Linear Algebraという本を読んでいます。線形代数についての基礎（ベクトル・行列）から機械学習に関する応用など幅広く書かれていて、読み始めで […]
文字認識をWatermarkで騙す手法の論文：「Attacking Optical Character Recognition (OCR) Systems with Adversarial Watermarks」
「Attacking Optical Character Recognition (OCR) Systems with Adversarial Watermarks」という論文を読んだ。 概要 OCRシステムを騙すための […]
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 […]
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
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 […]
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 […]
書評：The Data Science Design Manual
少し前に「The Data Science Design Manual」という本を読んだので紹介します。 この本の著者はAlgorithm Design Manualを書いた、Steven S. Skiena先生であり内 […]
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 […]