2021/05/28 Deep Learning JP: http://deeplearning.jp/seminar-2/Read less
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。 近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。 "Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise. The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission. Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステム
The document discusses recent advances in generative adversarial networks (GANs) for image generation. It summarizes two influential GAN models: ProgressiveGAN (Karras et al., 2018) and BigGAN (Brock et al., 2019). ProgressiveGAN introduced progressive growing of GANs to produce high resolution images. BigGAN scaled up GAN training through techniques like large batch sizes and regularization metho
1. A suffix array is an array containing all suffixes of a string sorted in lexicographic order. It allows for efficient string searches, including prefix searches, substring searches, and near neighbor searches. 2. The suffix array can be used to find the starting positions of all occurrences of a pattern or substring within the text in time linear to the pattern length. It supports finding the l
2020/6/11 画像センシングシンポジウム オーガナイズドセッション2 「限られたデータからの深層学習」 https://confit.atlas.jp/guide/event/ssii2020/static/organized#OS2 での招待講演資料です。 コンピュータビジョン分野を中心とした転移学習についての講演です。 パブリックなデータセットも増えていて、物体検出や領域分割などの研究も盛んですが、実際に社会実装しようとするときのデータは学習データと異なる性質(異なるドメイン)のデータである場合も非常に多いです。 本講演では、そのような場合に有効なドメイン適応の原理となるアプローチ2つと応用としての物体検出と領域分割の事例を紹介しています。
This document summarizes the discussions from the OOUI Working Group meeting on October 26, 2020. It discusses several topics relating to OOUI, including defining OOUI, principles of OOUI, examples of CRUD interfaces, the relationship between UI and UX, and formatting data in CSV files. The working group aims to establish best practices and standards for developing open and accessible user interfa
This document discusses messaging queues and platforms. It begins with an introduction to messaging queues and their core components. It then provides a table comparing 8 popular open source messaging platforms: Apache Kafka, ActiveMQ, RabbitMQ, NATS, NSQ, Redis, ZeroMQ, and Nanomsg. The document discusses using Apache Kafka for streaming and integration with Google Pub/Sub, Dataflow, and BigQuery
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