[DL輪読会]Wasserstein GAN/Towards Principled Methods for Training Generative Adv...

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Here are the key points about GRASP patterns: 1. GRASP stands for General Responsibility Assignment Software Patterns. It is a set of 9 patterns used to assign responsibilities to classes in object-oriented design. 2. Properly assigning responsibilities and distributing them among classes is a core part of object-oriented design. Developers and designers should be familiar with these patterns. 3.
Several recent papers have explored self-supervised learning methods for vision transformers (ViT). Key approaches include: 1. Masked prediction tasks that predict masked patches of the input image. 2. Contrastive learning using techniques like MoCo to learn representations by contrasting augmented views of the same image. 3. Self-distillation methods like DINO that distill a teacher ViT into a st
2017年12月に開催されたパターン認識・メディア理解研究会(PRMU)にて発表した畳み込みニューラルネットワークのサーベイ 「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.ILSVRCでは毎年のように新たなCNNのモデルが提案され,一貫して認識精度の向上に寄与してきた.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. 本稿では,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,代表的なモデルについて複数のデータセットを用いて学習および網
Muninはオープンソースのリソース監視ツールであり,様々なサーバリソースの取得やグラフ化を行う事に特化しているツールである。 死活監視だけではなく,何故,リソースも監視する必要性があるのか。今回は,Muninユーザ会の前佛雅人が,自身のホスティング業務における監視体制や, 運用サポートの様子など実例を交えながらMuninの使いどころを紹介する。そして,クラウドコンピューティング時代における監視体制の目指すべき方向について考察する。 日時:2013年1月18日(金)18:00~ 会場:産業技術大学院大学 433教室 http://pk.aiit.ac.jp/index.php?InfoTalk%2F20130118
Kubernetesでの性能解析 ~なんとなく遅いからの脱却~(Kubernetes Meetup Tokyo #33 発表資料)
Visual Studio Users Community Japan #1 で発表した資料になります。 https://vsuc.connpass.com/event/143114/
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