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大谷翔平
shunk031.hatenablog.com
こんにちは @shunk031 です。 年末年始は国内学会の締め切りが多く、研究室内で初めて論文を書く人たちが増えてくる時期です。 本記事はそのような論文執筆が初めての弊研 (彌冨研究室) B4 や M1 に向けて書きましたが、一般的に論文の書き始めに通じるところがあると思います。 この記事は 法政大学 Advent Calendar 2021 22 日目の記事です。 adventar.org 骨子って、何?というか初めて論文書くんですがどうすれば、、、。イラストはうちの先生には似ていませんが、だいたいこんな感じで言ってきます。 弊研では恒例ですが、研究が進んできて結果がまとめられそうな段階になってくると 先生 に以下のようなことを言われます。 「まずは論文の骨子を箇条書きで書いてみて!」 本記事は「論文の骨子とはどのようなものか」「箇条書きで骨子を書く場合の注意点はなにか」に焦点を当てま
こんにちは。@shunk031 です。 普段は最先端の技術が大好きなパソコンのオタクですが、京都へ旅行して古き良き日本の文化に感化されました。 この記事は 法政大応情 Advent Calendar 2020 21 日目の記事です。 From http://codh.rois.ac.jp/ 今回は日本古典籍の分類タスクについて取り組んでみようと考え、近年の日本古典籍における「くずし字認識」に着目して調査をしました *1。 日本古典籍といった古文書に対して、OCR 等の文字認識技術によって文字情報をデジタル化し、それらの情報をもとに解析を行う流れは現代では自然だと考えています。 しかしながら、一般的に OCR は難しく、また古文書を機械に解析させることはさらなる困難があるのは容易に想像できます。 くずし字認識に対して、近年の取り組みでは ROIS-DS 人文学オープンデータ協働センターが K
こんにちは。@shunk031 です。機械学習モデルの実験をする際の乱数シード値は 19950815 を使っています。 この記事は 法政大応情 Advent Calendar 2020 10 日目の記事です。 再現性を担保する上で多様な視点のチェック項目が必要です*1 研究において、再現性は非常に重要なポイントの 1 つです。 特に最近は機械学習や深層学習の研究における再現性について議論されております。 こうした研究において再現性を高める上で、当たり前ですが次の 2 点が重要です: 再現可能な 実装 の公開 再現可能な 論文 の公開 再現可能な実装の公開 については、先日私が寄稿した pyenv と poetry による再現可能な実験環境構築 が助けになるかもしれません。 data.gunosy.io 本記事では 再現可能な論文の公開 に焦点を当てます。 近年のコンピュータサイエンス分野に
こんにちは。@shunk031です。 新型コロナウイルスが猛威を奮っていますね。 不要不急の外出は控えるのが大切そうです。 こういう時は引きこもって論文を読むのが一番です。 今回はコードエディタであるVSCodeで、深層学習モデルの実装を爆速にするための設定についてメモします。 深層学習モデルの実装をする際にはリモート上にあるGPUを搭載したサーバで実装をしたりデバッグすることが非常に多いです。 VSCodeはこうしたリモートでのコード編集およびデバッグを簡単に行える仕組みを多数揃えています。 本記事では、深層学習モデルの実装に頻繁に利用されるPythonを対象に、以下の観点からモデルの実装を爆速にする設定や機能について紹介します: Pythonの開発環境の構築 リモートのGPUサーバに接続するための設定 深層学習モデルの実装・デバッグを簡単にする機能 おすすめのショートカットキー・拡張機
こんにちは。shunk031です。NIPS改めNeurIPSが開催されてるということは12月ですね。この記事は Chainer/CuPy Advent Calendar 2018 12日目の記事です。 昨今はGoogleの本格的な医療分野への進出*1もあってか、医療xAIの分野に盛り上がりを感じます。 医療の現場では医師が目視で大量の診断画像を確認することが非常に多いです。 そこで今回は大量の診断画像から簡易的に病変部位を検出すべく、ChainerCVを用いた皮膚障害検出システムを構築していきたいと思います。 以降に皮膚障害画像等が含まれますので、苦手な方は 閲覧に注意して いただければ幸いです。 はじめに 皮膚障害について 使用するデータセット 皮膚障害検出データセットの作成 バウンディングボックスの生成 VOCフォーマットのXMLファイルの生成 モデルのトレーニング ChainerCV
こんにちは@shunk031です。好きな食べ物はニューラルネットワークです。 Advent Calendarの季節に乗じてブログを更新してみようと思います。 機械学習のトップカンファレンスであるNIPS2017が12月4日から9日にかけてアメリカのロングビーチにて行われます。先日NIPS2017のProceedingsが公開され、Acceptされた論文が読めるようになっています。 今回個人的に気になった論文10本について、ざっくりとした内容を載せたいと思います。Acceptされた多数の論文の中で詳細に読むものを選ぶ基準として使ってもらえたりしたら幸いです。 目次 目次 Regularizing Deep Neural Networks by Noise: Its Interpretation and Optimization DropoutNet: Addressing Cold Star
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