はじめてのパターン認識(7章後半) NNのバックプロパゲーション(BP)の学習則 BPの最近の傾向からディープラーニングのさわりまでRead less
2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降,画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった.CNNは画像分類だけではなく,セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている.本講演では,AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに,近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い,それらを幾つかのアプローチに分類し,解説する.更に,実用上重要な高速化手法について、畳み込みの分解や枝刈り等の分類を行い,それぞれ解説を行う. Recent Advances in Convolutional Neural Networks and Accelerating DNNs 第21回ステアラボ人工知能セミナー講演資料 http
1. SMO徹底入門 SVMをちゃんと実装する 2013-05-05 Last update: 2013-06-16 Yoshihiko Suhara @sleepy_yoshi 1 v. 1.1 Thank you @a_bicky さん! 2. なんでこの資料つくったの? • SMOの解説記事や疑似コード等あるけれど,自分の 頭ではその情報だけで理解できなかったから • SMOの実装は過去に2回ほど行ったことがある – 疑似コードをもとに打ち込んだだけ – 写経しても結局理解できなかった – なぜそうしているのかを理解していなかったことが原因 • 一念発起して更新式の導出等を行ったらようやくわ かった気になったのでGW中にSMOを実装してみた – 忘れないうちに資料化 2
cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有しています。 http://xpaperchallenge.org/cv/ 本資料はViEW2021チュートリアルセッション「最新研究の始め方」のプレゼン素材です。また、xpaper.challengeの2020年末ワークショップとしてプレゼンした「研究効率化Tips」の拡張版です。本資料では3社12研究室300ページにわたるノウハウの詰め合わせです。 VIEW2021のチュートリアルセッションでは時間の制限があるため、こちらの資料から一部抜粋して発表を行うことになりますが、VIEW2021チュートリアルセッションの方にも足を運んでいただければ幸いです。 VIEW2021チュートリアルセッション:http://vie
PHPカンファレンス2013における徳丸のプレゼン資料です。後から、参考文献などを加筆しました。Read less
2013年度 慶應義塾大学SFC(湘南藤沢キャンパス)井庭崇研究会 レクチャー映像はこちら → http://www.youtube.com/watch?v=ueBQroySLtIRead less
ベイズ統計学の基礎概念からW理論まで概論的に紹介するスライドです.数理・計算科学チュートリアル実践のチュートリアル資料です.引用しているipynbは * http://nhayashi.main.jp/codes/BayesStatAbstIntro.zip * https://github.com/chijan-nh/BayesStatAbstIntro を参照ください. 以下,エラッタ. * 52 of 80:KL(q||p)≠KL(q||p)ではなくKL(q||p)≠KL(p||q). * 67 of 80:2ν=E[V_n]ではなくE[V_n] → 2ν (n→∞). * 70 of 80:AICの第2項は d/2n ではなく d/n. * 76 of 80:βH(w)ではなくβ log P(X^n|w) + log φ(w). - レプリカ交換MCと異なり、逆温度を尤度にのみ乗す
7. 年表で見る機械学習 1946 モンテカルロ法 PRML 1958 カルマン・フィルター PRML 1960s 隠れマルコフモデル PRML -1961 ニューラルネットワーク PRML 1977 EM アルゴリズム PRML 1982 SOM (自己組織マップ) PRML 1984 CART (決定木の一手法) PRML 1994 ICA (独立成分分析) PRML 1995 サポートベクトルマシン PRML Mahout 1995 粒子フィルタ PRML 2000 FP-Growth Mahout 2001 アイテムベース協調フィルタリング Mahout 2001 Random Forest Mahout 2003 LDA (Latent Dirichlet Allocation) Mahout • フルサイズの年表は http://d.hatena.ne.jp/n_shuyo/2
世界一簡単なGithub入門(githubは無料で使用する場合、全てのファイルが公開されていることにご注意ください) ややこしいコマンドを全スルーして個人用バックアップとして使ってみる 2013.01.26 LDD13 LT 【概要】 次々と新しい技術やサービスが公開され、いろいろ挑戦してみたい・・・とは思うのですが、それが複雑なものだったり高機能であったりすると、どうしても最初のハードルが高く、なかなか踏み出せないと感じます。 そんな時、私の場合は、とりあえず、できるだけ簡単なマニュアルを探してきて、良く分からないところは全部無視して無理やり使ってみることにしています。訳が分からないままでも、使っていることで、ちょっとずつイメージが湧いてきて、画面が見慣れたものになってきます。そして、それから改めて入門書を読み始めます。そうすることで、最初のハードルが、少しは下がるのではと考えています。
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