The basic concept of Sparse Modeling, Sparse Signal Decomposition, Sparse Coding. スパースモデリングの基礎概念をまとめてみました。主に画像処理の観点で説明しています。
日本社会心理学会第2回春の方法論セミナー 「GLMMが切り開く新たな統計の世界」で発表したスライドです。 一部,発表時から修正したスライドがあります。
SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎:異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法 6月10日 (木) 11:00 - 12:30 メイン会場(vimeo + sli.do) 登壇者:松井 孝太 氏(名古屋大学) 概要:転移学習とは、解きたいタスクに対して、それと異なるが似ている他のタスクからの知識(データ、特徴、モデルなど)を利用するための方法を与える機械学習のフレームワークです。深層モデルの学習方法として広く普及している事前学習モデルの利用は、この広義の転移学習の一つの実現形態とみなせます。本発表では、まず何をいつ転移するのか (what/when to transfer) といった転移学習の基本概念と定式化を説明し、具体的な転移学習の主要なアプローチとしてドメイン適応、メタ学習について解説します。
行動計量シンポジウム20140321 http://lab.synergy-marketing.co.jp/activity/bsj_98thYoichi Motomura
HijiyamaR#3で発表しました。 階層ベイズを使った場合に,最尤法のAICと結果が大きく異なります。その問題についてどのように考えたらいいかについて発表しました。
KJ-CODE 정기 스터디 김성기 - 페이스북에서 사용한 Quartz Composer용 오리가미 플러그인에 대한 설명과 Quartz Composer사용법 This tutorial is intended for verification engineers that must validate algorithmic designs. It presents the detailed steps for implementing a SystemVerilog verification environment that interfaces with a GNU Octave mathematical model. It describes the SystemVerilog – C++ communication layer with its challenges,
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