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12月12日-13日の2日間にわたって開催されたGTC Japan 2017でのPreferred Networks海野裕也の講演資料です
ChainerMNによる機械学習の高速化勉強会での講演資料です。 PFN鈴木脩司「分散深層学習とChainerMNについて」
IBIS2016での講演内容を公開します。深層学習を実世界の問題に適用する上でどのような課題があるのか、車、ロボット、ヘルスケア、コミュニケーションでどのような研究課題があるのかについて紹介しています。
IIBMP2016(第五回生命医薬情報学連合大会)での招待講演の内容です。深層学習を生成過程の問題としてとらえて、なぜ表現を学習できるのかを説明した後に,深層生成モデル(VAE, GAN, 少しだけ自己回帰モデル, エネルギーモデル, モーメントマッチングモデルを紹介します。
【DL輪読会】How Much Can CLIP Benefit Vision-and-Language Tasks? Deep Learning JP
Interop2015 セミナーでの講演資料 デモリンク:https://www.youtube.com/watch?v=a3AWpeOjkzw RNN, VAE, 深層強化学習, PFNの取り組みについて
[DL輪読会]BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Und...Deep Learning JP
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