Lecture videos and materials from the Deep Generative Models course at Cornell and Cornell Tech, taught in Spring 2023. Instructor: https://www.cs.cornell.ed...
![Deep Generative Models (Cornell Tech CS 6785, Spring 2023)](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7d89e5fd8ec8464ed8014d9c56db59ddcb6bfe45/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2FIZgvgLy1wyg%2Fhqdefault.jpg%3Fsqp%3D-oaymwEWCMQBEG5IWvKriqkDCQgBFQAAiEIYAQ%3D%3D%26rs%3DAOn4CLDHE3ZWaNzmulEvfpieUhYipve_EA%26days_since_epoch%3D19807)
Deep Learningを用いてマルチタスク学習と呼ばれる、複数の機能を1つのモデルに学習する方法について解説します。 前回の動画:Attention(注意) https://www.youtube.com/watch?v=g5DSLeJozdw ニューラルネットワーク学習の仕組み https://www.youtube.com/watch?v=r8bbe273vEs 再生リスト「実践Deep Learning」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh20zNXqPYhQXU6-m5SoN-4Eu 再生リスト「Deep Learning 精度向上テクニック」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh216rnmSv_oEDuchRjgUqxBi 再生リスト「De
統計数理研究所は「統計思考力を備えたT型人材育成による融合研究の推進」を掲げています。その実現のために作られた組織が統計思考院です。本チャンネルでは統計思考院で実施した講座・イベント等の動画の一部を公開します。統計数理研究所Link(https://www.ism.ac.jp/)統計数理研究所 統計思考院Link...
Andrew Ng is one of the most impactful educators, researchers, innovators, and leaders in artificial intelligence and technology space in general. He co-founded Coursera and Google Brain, launched deeplearning.ai, Landing.ai, and the AI fund, and was the Chief Scientist at Baidu. As a Stanford professor, and with Coursera and deeplearning.ai, he has helped educate and inspire millions of students
ダイヤモンド・プリンセスに入りましたが、何者かによって1日で追い出されました。感染対策は悲惨な状態で、アフリカのそれより悪く、感染対策のプロは意思決定に全く参与できず、素人の厚労省官僚が意思決定をしています。船内から感染者が大量に発生するのは当然です。すぐに船内のみなさんを(医療者たちを含めて)助けてあげねばなりません。
第20回ステアラボ人工知能セミナー (2018年12月21日) 【講演スライド】 https://www.slideshare.net/SatoshiHara3/ss-126157179 【講演者】 大阪大学 産業科学研究所 原 聡 様 https://sites.google.com/site/sato9hara/ 【講演タイトル】 機械学習モデルの判断根拠の説明 【講演概要】 本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演の前半ではまず近年の代表的な研究について紹介する。後半では、発表者の最近の研
Author: Heng-Tze Cheng, Google Research New York, Google, Inc. Abstract: Creating and maintaining a platform for reliably producing and deploying machine learning models requires careful orchestration of many components—-a learner for generating models based on training data, modules for analyzing and validating both data as well as models, and finally infrastructure for serving models in produ
Unconscious biases are created and reinforced by our environments and experiences. Our mind is constantly processing information, oftentimes without our conscious awareness. When we are moving fast or lack all the data, our unconscious biases fill in the gaps, influencing everything from product decisions to our interactions with coworkers. There is a growing body of research – led by scientists a
Speaker: Shohei Hido ![Logo][https://raw.githubusercontent.com/cupy/cupy/master/docs/image/cupy_logo_1000px.png] # CuPy : NumPy-like API accelerated with CUDA [**Website**](https://cupy.chainer.org/) | [**Docs**](https://docs-cupy.chainer.org/en/stable/) | [**Install Guide**](https://docs-cupy.chainer.org/en/stable/install.html) | [**Tutorial**](https://docs-cupy.chainer.org/en/stable/tutorial/
Watch Google's Jeff Dean talk about Google Brain and the Brain Residency Program. Jeff will will discuss the current state of the Google Brain Team, Tensorflow, the future directions of Brain and tell you a bit more about our Google Brain Residency Program (2017 application open now! https://goo.gl/Z4TtnQ). Check out g.co/brain for more info! The first part of the video gives an overview of the wo
PyData Tokyo Meetup #5 on May 22nd, 2015 Meetup #5 詳細:http://pydatatokyo.connpass.com/event/14557/ Meetup #5 テーマ:自然言語処理 スピーカー:サイボウズ・ラボ株式会社 中谷 秀洋さん タイトル:言語処理するのに Python でいいの? スライド:http://www.slideshare.net/shuyo/nlp-implementation-python 概要:言語処理を実装するにはどのプログラミング言語を使えばいいか。PyData だからもちろん Python! と言ってほしいところでしょうが、本当に Python で大丈夫? 言語処理に関する実装をする観点で Python と C と Java を比較し、Python を選ぶとどんなときに嬉しいのか解説してみま
A video summary of the paper: Nguyen A, Yosinski J, Clune J. Deep Neural Networks are Easily Fooled: High Confidence Predictions for Unrecognizable Images. In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR '15), IEEE, 2015. The paper is available here: http://EvolvingAI.org/fooling Special thanks to those who created the music, images, videos and software that were used to create this video. Mus
Bay Area Vision Meeting (more info below) Unsupervised Feature Learning and Deep Learning Presented by Andrew Ng March 7, 2011 ABSTRACT Despite machine learning's numerous successes, applying machine learning to a new problem usually means spending a long time hand-designing the input representation for that specific problem. This is true for applications in vision, audio, text/NLP, and
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
処理を実行中です
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