CMU教授直伝の論文の書き方 - でかいチーズをベーグルする
CMUに留学している時にFaloutsos教授に教わった論文の書き方をまとめる。この書き方に従うことで論文の採択率がかなり上がった。今となっては自分的に当たり前のことだし、できる研究者の皆様は自然と守っていることも多いと思うけど良い論文を書きたいと思っている学生とかに参考にしてもらえたらと思う。ただし、Faloutsos教授に教えてもらったことを一旦自分で噛み砕いてからまとめたものなので自分の主観とかが混じってしまっているかもしれない。 主語が大きくならないように予め断っておくけど、この書き方はもちろんすべての論文に対して当てはまるわけじゃなくて以下の前提条件がある。 国際会議論文である データマイニング関連分野の論文である 論文誌とか卒論とかもっと長めの論文を書くときは当てはまらない項目もあるし、データマイニング関連分野以外の論文を書いたことが無いのでそれ以外の分野の論文に当てはまるかも
Common Lispが機械学習に向いていると考えるこれだけの理由 - masatoi’s blog
Lisp Advent Calendar 2016参加記事 ここ数年ディープラーニングの出現をきっかけにAIが再び盛り上がっているので、いよいよLispの復権があるかと思いきや、ないので（泣）、多少なりともLispに興味を持ってもらえるように、LispとAIの関係について私見を述べておこうと思う。Lispといっても色々あるが、この記事では主にCommon Lispの話になる。 Lispというとどうしても過去の記号処理的AIと結びつけられてしまい、機械学習を駆使するような現代のAIでは役に立たないように思われがちなのだが、これは大体誤解である。少なくともCommon Lispは現代的なAI開発に適した特徴を備えている。まず、AI実装のためのプログラミング言語に必要とされる特徴は何なのかを明らかにするために、AIの歴史から考えてみたい。 AIの歴史 初期の記号処理的AI(以降は記号AIと呼ぶ)
Twitter社が発表した超解像ネットワークをchainerで再実装 - 人工言語処理入門
この記事は Chainer Advent Calendar 2016の18日目の記事です。昨日は@zacapa_23さんのPokemonGANでした。僕もDCGANを使って百合漫画の解析に活かそうとしたことがあるので、なんだか親近感がわきます。ちなみにこの記事もDCGANがらみです。 数年前にニューラルネットで超解像を行う研究が発表されてから、近年のディープラーニングブームの中で、特に企業の研究として(学習型一枚絵)超解像が発表されています。国内でも、特にイラストへの応用として、waifu2xという実装が注目を浴びたりしました。GitHub - nagadomi/waifu2x: Image Super-Resolution for Anime-Style Art さて、いくつかある論文の中で、今回はTwitter社が9月に公開したもの( Photo-Realistic Single Im
実践！ベイズ学習 - 作って遊ぶ機械学習。
今回は、実問題を解くためのベイズ学習による機械学習アルゴリズムの構築方法に関してざっくり俯瞰してみたいと思います。ここで解説するフローは僕が実問題にアプローチする際に意識しているものですが、おそらくこれはベイズ学習のみならず、広く一般的な統計モデリングや機械学習の問題解決にも適用できると思います。 ＜アルゴリズムの開発フロー＞ あまりファンシーな図でなくて申し訳ないですが、これから１つ１つの項目と各々の遷移に関して説明していきます。 １、データ・課題の整理をする まず、機械学習を使って解きたい問題や実現したいサービスを定義してみます。データはあるんだけど何をして良いかわからない、という場合もあるかもしれませんが、そういうときでもとりあえず何かしらの目標を仮置きしてみるのが良いかと思います。基本的に機械学習でできることは「見えない情報の予測」であると考えればアイデアが発想しやすいかもしれませ
これからのコンピュータビジョン技術 - cvpaper.challenge in PRMU Grand Challenge 2016 (PRMU研究会 2016年12月)
cvpaper.challengeにて2017年4月にサーベイした論文のまとめです。 充分に進化したコンピュータ視覚（Computer Vision; CV）は人間に新しい知見をもたらす。cvpaper.challengeではCVが飛躍的に進んだ先に、人間に対して拡張した知能や技能を教示できる、と位置づけ論文読破・まとめ・アイディア考案・議論・実装・論文執筆（・社会実装）に至るまで広く取り組み、その過程で出てきたあらゆる知識を共有します。 2015〜2016年は1,600本以上の論文まとめを全て公開し、著名な国際会議のWSにおいて受賞を経験しました。2017年はさらにアウトプットにこだわり、突出した成果を出すことを目標とします。 SlideShareにて論文まとめや講演資料を公開し、Twitterでも情報を共有しております。 HP： https://sites.google.com/sit
DeepLearning研究 2016年のまとめ - Qiita
DeepLearning Advent Calendar 2016の17日目の記事です。 はじめに はじめまして。 Liaroという会社でエンジニアをしている@eve_ykと申します。 今年もあと僅かとなりました。 ここらで、今年のDeepLearningの主要な成果を振り返ってみましょう。 この記事は、2016年に発表されたDeepLearning関係の研究を広く浅くまとめたものです。今年のDeepLearningの研究の進歩を俯瞰するのに役立てば幸いです。 それぞれの内容について、その要点や感想なんかを簡単にまとめられたらと思います。 特に重要だと思った研究には★マークをつけておきます。 非常に長くなってしまったため、興味のある分野だけ読んでいただければと思います。 言い訳とお願い 見つけたものはコードへのリンクも示すので、プログラミングに関係ある記事ということで… 分野的にかなり偏っ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
お探しのページはみつかりません - グノシー
Velodyne Says It's Got a "Breakthrough" in Solid State Lidar Design