東京大学大学院 情報理工学系研究科の授業『知能情報論』2024年第10回『三次元再構成』の講義資料です。 1. 三次元再構成とは 2. 3D表現，特にニューラル場 3. ニューラル場の最適化 4. 三次元再構成の学習 5. 発展的な話題 6. まとめ リンク一覧 - p5. [M…
三次元再構成（東京大学大学院 情報理工学系研究科『知能情報論』）
東京大学大学院 情報理工学系研究科の授業『知能情報論』2024年第10回『三次元再構成』の講義資料です。 1. 三次元再構成とは 2. 3D表現，特にニューラル場 3. ニューラル場の最適化 4. 三次元再構成の学習 5. 発展的な話題 6. まとめ リンク一覧 - p5. [M…
SparseなDNNモデルの分散学習
大規模言語モデル (LLM) をはじめとする巨大なDNNモデルでは、計算量の削減のためsparseなアーキテクチャが使われることがあります。本講演では、このようなsparseなDNNモデルに対する分散学習の手法について解説します。12/20の
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