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    neo_fox neo_fox あとで読みます!

    2017/02/02 リンク

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    takatama takatama 「ディープラーニングの成果は恐るべきもの。専門的な知識をもった人間にしかできなかった特徴抽出を、計算機が行えるようになった」

    2016/12/22 リンク

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    field_combat field_combat 長いので後で

    2016/12/12 リンク

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    raitu raitu むちゃくちゃ長いが無料で読める記事の中ではAIについて体系的に整理している良記事では

    2016/12/11 リンク

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    naga_sawa naga_sawa ディープラーニングはなんか上手くいくって物なのね

    2016/12/07 リンク

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    nisisinjuku nisisinjuku そ、そうね。(よんでない

    2016/12/07 リンク

    その他
    blueboy blueboy キモは「特徴抽出」のところだが、それは別項仕立て。多様体の話になっているが、ちょっと物足りない。/ この話は具体的な事例が少ない。もっとわかりやすいのは → http://openblog.seesaa.net/article/435851691.html

    2016/12/07 リンク

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    hevohevo hevohevo 良い資料。膨大だから本気で、「あとでよむ」

    2016/12/07 リンク

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    stealthinu stealthinu いいまとめだとは思うんだけど… ちょっともやっとしてしまう。端的に表されてるのが『脳を模倣しようとするという点で実は始まったばかり』というところ。元々ニューロは生理学的なところから考案されてるのに。

    2016/12/07 リンク

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    mokana mokana こういう背景はちゃんと抑えておくべきもの。

    2016/12/07 リンク

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    shigekixs shigekixs ちょっと長いけど、読んでおくべき

    2016/12/07 リンク

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    karaage karaage めちゃしっかり書かれてる。ちゃんとこれだけ言語化できるのは凄いな

    2016/12/07 リンク

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    nilab nilab 人工知能の歴史 AIを如何にして達成しようとしたか - "機械学習","信号解析","ディープラーニング"の勉強

    2016/12/07 リンク

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    oi-yu oi-yu “きた”

    2016/12/07 リンク

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    maninthemiddle maninthemiddle Adversarial exampleみたいな人間にとって不可解な判断が起こりうる可能性を見ると、「クリティカルなミッションに投入して問題起こさないことの保証」方法が課題になって来そうな気がしてる

    2016/12/07 リンク

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    blmk313 blmk313 分かりやすい。

    2016/12/06 リンク

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    otoan52 otoan52 大変勉強になった。ここから調べ物を広げていきたい。

    2016/12/06 リンク

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    sato-gc sato-gc じっくりちゃんと読もう。

    2016/12/06 リンク

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    naoya naoya すごい良エントリだ。なんで全然ブックマークされてないんだろう

    2016/12/06 リンク

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    人工知能の歴史 AIを如何にして達成しようとしたか - HELLO CYBERNETICS

    ※めちゃくちゃ長いです。一連の流れで読むと理解が深まると思います自身の復習のためにも書き下しまし...

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