ディープラーニングは非常に複雑になり、画像分類、オブジェクト検出などのいくつかの古典的な問題の解決に大きな成功を収めています。これらの決定を説明するためのいくつかの方法が提案されています。顕著性マップ

arxiv_reader のブックマーク 2021/11/29 13:33

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4711841442826656290/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.13406v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.13406v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2111.13406v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">強化説明学習</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/approximation">approximation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22reinforcement%20learning%22">reinforcement learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/saliency">saliency</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ディープラーニングは非常に複雑になり、画像分類、オブジェクト検出などのいくつかの古典的な問題の解決に大きな成功を収めています。これらの決定を説明するためのいくつかの方法が提案されています。顕著性マップ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211129#bookmark-4711841442826656290"><span class="datetime-body">2021/11/29 13:33</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

このブックマークにはスターがありません。
最初のスターをつけてみよう！