第21回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018)† このページはしましまが IBIS2018 に参加してとったメモです.私の主観や勘違いが含まれていたり,私が全く分かってなかったりしていますので,その点を注意してご覧ください.誤りがあれば,指摘してください. 深層学習入門† 園田 翔(理研AIP) 深層学習のNN構造一覧 https://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo 深層学習 深層ニューラルネットの学習法:難しいといわれていたが,2012年から学習が可能になった ニューラルネットによる機械学習の応用:画像処理,音声信号処理委,自然言語処理,ゲーム,ロボティクス 深層学習 ⊂ 機械学習 ⊂ 人工知能 応用: 認識(YOLOによる一般物体検出,階層的なダウンサンプリング構造)生成(GAN,認識NNを逆に使って乱数をアップサン
星野「調査観察データの統計科学」の読書スライドです。 社内勉強会で使った資料がベースです。 第1章の調査観察研究の枠組みと、第2章のルービンの因果モデルを紹介しています。
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多額の研究費を必要としない「スモールサイエンス」のマネジメントが新しい段階に入ろうとしている。1人当たり200万円程度の予算を若手に配り、現役のトップ研究者が十数人集まって連携しながら監督する。文部科学省はこのマネジメント方式を2019年度に拡大させる計画だ。単純な“バラマキ”とは違い、数億円の予算を生きた施策にする。監督役にとっては若手に投資する研究領域であると示す試金石になる。 単年度で数百億円を必要する加速器や宇宙研究などのビックサイエンスと対比し、研究室規模で分散的に進める研究はスモールサイエンスと呼ばれる。普通の研究者にとって数百万円の予算があれば研究は続けられる。文科省は19年度に「ACT―X」という若手向け研究支援事業を立ち上げる。予算は1億7550万円と小さいが1人200万円程度で3領域、約90人に配分する計画だ。 資金配分機関にとっては予算を細かく配れば配るほど管理の手間
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