日本の中心はどの県だ？グラフ理論（ネットワーク）の基本的な諸概念 - アジマティクス
Ｑ：これは何の構造を表しているでしょう？ グラフ理論 上の構造のように、頂点（ノードともいいます）の集まりと、２つの頂点をつなぐ辺（エッジともいいます）の集まりでできたもののことを「グラフ」あるいは「ネットワーク」と呼び*1、このような構造を研究する分野こそが「グラフ理論（Graph theory）」です。今回はそんなグラフを使うと、身近なものの新たな側面が見えてくる話。 （余談ですが「グラフ」という用語は、数学だと関数のグラフとか円グラフみたいなやつもあって検索精度が悪いです。グラフ理論に関してわからないことがあった場合に「グラフ ○○」や「グラフ理論 ○○」とググるよりも、「ネットワーク ○○」とググったほうが得たい情報にリーチしやすいというライフハックが知られています） さて、冒頭のグラフです。グラフ理論の知識なんかひとつもなくても、このグラフから読み取れることはいくつもあります。例
府大生が趣味で世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発してしまった論文を読んだ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Deep Learning Advent Calendar 2016の20日目の記事です。 ConvNetの歴史とResNet亜種、ベストプラクティスに関連スライドがあります（追記） 背景 府大生が趣味で世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発してしまったようです。 M2の学生が趣味でやっていたCIFAR10とCIFAR100の認識タスクで，現時点での世界最高性能の結果を出したそうだ…趣味でっていうのが…https://t.co/HKFLXTMbzx — ニーシェス (@lachesis1120) 2016年12月7日 府
本当は楽しいインターネット
2. 注意書き n この資料料は2014年年9⽉月14⽇日に開催された「情報科学若若⼿手の会2014」における 若若⼿手特別講演での発表に使⽤用した資料料です n 誤記の修正や補⾜足の追加、内容の削除、順序の変更更など、発表時の資料料と異異な 2014 (c) INTERNET MULTIFEED CO. 2 るところがあります n この資料料は初学者向けにわかりやすく説明することを⽬目的としたものであり、 厳密には正しくない内容が含まれている可能性があります n この資料料は全て公開されている情報に基づいて作成されています n この資料料に含まれるデータは、2014年年9⽉月13⽇日時点において取得可能であった ものを利利⽤用しています n この資料料の中で引⽤用している画像の著作権は元の著作者に帰属します n この資料料を利利⽤用することによって発⽣生した、いかなる損害や
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『ニューロマンサー』からの30年。サイバーパンクは現実を先取りした
