深層学習で部分空間を扱うときは射影行列を考えるとよい - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
拙著『グラフニューラルネットワーク』が重版して第 5 刷となりました。皆さまありがとうございます！ 【重版速報🎉🎉🎉🎉】 機械学習プロフェッショナルシリーズの重版が決まりました😆ご愛読ありがとうございます‼️ 松井孝太・熊谷亘『転移学習』【4刷】 https://t.co/Qic24KAwxD 佐藤竜馬『グラフニューラルネットワーク』【5刷】 https://t.co/Peqn1ZQavo pic.twitter.com/VBkNp2Uwjj— 講談社サイエンティフィク🖋️📔 (@kspub_kodansha) 2024年8月1日 グラフニューラルネットワーク (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者:佐藤竜馬講談社Amazon 拡散モデルと最適輸送（最適輸送第 5 刷）や GNN の最新動向（グラフニューラルネットワーク第 3 刷）でもやりましたが、重版感謝に感謝して書
『グラフニューラルネットワーク』を上梓しました - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
グラフニューラルネットワーク (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者:佐藤 竜馬講談社Amazon 講談社より『グラフニューラルネットワーク（機械学習プロフェッショナルシリーズ）』を上梓しました。 グラフニューラルネットワークはグラフデータのためのニューラルネットワークです。化合物やソーシャルネットワークのようなグラフデータの解析に使うことができます。また後で述べるように、テキストも画像もグラフなのでテキストや画像の分析にも使えますし、それらを組み合わせたマルチモーダルなデータにも適用できます。要は何にでも使うことができます。この汎用性がグラフニューラルネットワークの大きな強みです。 本稿ではグラフニューラルネットワークを学ぶモチベーションと、本書でこだわったポイントをご紹介します。 グラフニューラルネットワークは何にでも使える 付加情報をグラフとして表現できる グラフニューラルネッ
論文の書き方 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
どのようにして論文を書いているかを尋ねられることが最近よくあります。場当たり的に回答することが多かったのですが、このことについて改めてしっかり考えて公開することにしました。 ここで扱う内容は、科学者とはこうあるべき、という理想論ではなく、等身大の大学院生がいかにして論文を捻りだすかという実践的な方法論です。科学者の規範に照らすと適切ではない内容もあるかと思いますがご容赦ください。その代わり、現役の大学院生にとってはただちに活用できる内容になったと思います。 以下では時系列に沿って各段階の方法について述べていきます。 アイデアを考える まずは論文のアイデアを収集します。僕は普段からネタ帳にアイデアを書き溜めていき、論文を書こうと思い立ったタイミングでその中からアイデアを一つ（または二つの組み合わせ）を選んで作業をはじめます。 どのようにアイデアを得るかはあまり一貫性がありません。ここでは代表
松井・熊谷『転移学習』の感想 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
講談社サイエンティフィク様より『転移学習』をご恵贈いただきました。一通り読み終えたので感想を書きます。 転移学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者:松井 孝太,熊谷 亘講談社Amazon 全 414 ページとかなりの重厚感。しかも決して引き伸ばした跡がなく、むしろ原液のような濃さを感じる中身です。原理に基づいて本質的な事項が解説されており、しっかり読むととても力のつく一冊だと思いました。 転移学習の難しさを直視する 本書の大きな特徴は転移学習の難しさを誤魔化さずに正面から取り扱っている点です。 転移学習とは、元ドメインのデータ と目標ドメインのデータ が与えられたときに、目標ドメインでの性能が高いモデルを獲得する技術です。鍵になるのは元ドメインのデータであり、これをうまく活用することで従来の学習よりも「ラクに」良いモデルを得ることを目指します。ここでいうラクとは、必要な目標ドメ
論文読みの日課について - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
かれこれ三年以上ほぼ毎朝論文を読んでいます。 ほぼ毎朝、というのは本当にほぼ毎朝です。この三年のうち読まなかった日はワクチンの副反応でダウンしている日など、あわせて 10 ~ 20 日ほどでしかありません。この日課だけでも 1000 本以上は論文を読んだことになります。 論文読みの日課についての知見が溜まってきたのでこの記事で共有します。 主な想定読者は研究者と学生の皆さんですが、それ以外の論文読みに興味のある皆さんにも有用な情報が詰まっているはずです。 日課の流れ Readable について 🧐 論文の選び方 自分の研究内容と直接関係あるものを読む（特におすすめ） 完全にランダムに選ぶ 被引用数の多い順に選ぶ（特におすすめ） トピックごとに重要な論文を読んでいく 研究者ごとに論文を読んでいく 📝 論文メモの書き方 ⏳ 時間を計測する 🤗 論文メモを公開する 📜 表現集の作成 🔨
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
