まだ機械学習の論文を追うのに消耗してるの？それBotで解決したよ - Qiita
まだ機械学習の論文を追うのに消耗してるの？ はい、消耗しているんです(涙) 機械学習の分野って本当に進歩が早いですよね？ 「最新の手法」が週間で変わるぐらいその変化は激しいものです。 そんな世界にキャッチアップしていくためには、一人の力だけでやっている場合ではない！ということで、私や私の先輩 icoxfog417 を含めて何人か共同で機械学習系論文の読み会を開催しています。 今回は、そこで読んだ論文の内容をつぶやいてくれる Twitter Bot をつくってみました。この Bot は読んだ論文についての一言まとめをつぶやいてくれます。一言まとめにより論文の内容を日本語で素早く把握できるようになります。以下のような感じです。 リサーチしている論文は、以下の GitHub リポジトリ( arXivTimes )で管理しています。こちらを更新するたびに Twitter でつぶやく仕組みになってい
2016年のディープラーニング論文100選 - Qiita
これはFujitsu Advent Calendar 2016の11日目の記事です。 掲載内容は個人の意見・見解であり、富士通グループを代表するものではありません。なお、内容の正確性には注意を払っていますが無保証です。 はじめに この記事では先月今年発表されたディープラーニング論文（ArXivでの発表時期、発表された国際会議が2016年開催またはジャーナル掲載が2016年のもの）から私が個人的に重要だと思った論文を収集しています。また、2015年末ごろの論文も重要なものは採用しています。 以下の投稿も合わせてご覧ください。 2017年のディープラーニング論文100選 DeepLearning研究 2016年のまとめ 2016年の深層学習を用いた画像認識モデル foobarNet: ディープラーニング関連の○○Netまとめ NIPS2016実装集 ディープラーニングにとっての2016年 20
#FTMA15 第一回 鬼コース 全PDF
授業でやったサーベイの一枚まとめをシェアします． 鬼コースでは週25本論文を読みます．Read less
「無断引用」という表現はやめよう｜Colorless Green Ideas
他人の文章を自分の文章のように扱う研究上の不正は、「剽窃」または「盗用」と呼ぶのが正確であり、不正確で誤解を招く「無断引用」という表現を用いるのはやめるべきである。 「無断引用」という表現はよろしくない 小保方晴子氏が他者の文章を自分の論文に盗用したという事件 [1] があった。この事件の報道において「無断引用」という表現が各所で用いられているが、この表現は正確でなく誤解を招きやすいので、使うのはやめるべきだと思う。「無断引用」の代わりに、「剽窃（ひょうせつ）」か「盗用」と言ってほしいところだ [2] 。 引用という行為は、引用の作法を守っているかぎり、法的にも倫理的にも何ら問題のない行為である。そして、引用は基本的に無断で行われる。わざわざ出典の著者の許可をとらないのである。つまり、無断で行われる引用は全く正常な行為であり、研究上の不正ではない。 研究上の不正になるのは、他人の文章を自分
過去10年間のComputer Science系論文で被引用数トップ10を作ってみた - 情報科学屋さんを目指す人のメモ（FC2ブログ版）
何かのやり方や、問題の解決方法をどんどんメモするブログ。そんな大学院生の活動「キャッシュ」に誰かがヒットしてくれることを祈って。 2000年以降の論文に限定して、 CS系論文の被引用数ランキングを作って分析してみた。 この作業を通じて予想以上に得るものがあった。 ランキングの作り方 CiteSeerXが公開している「Most Cited Computer Science Articles (2010/9/14)」を元データに採用した。 ここから2000年以降の文章に限定した後、ハンドブックや雑誌記事などを取り除いて論文だけのランキングを作成した。 被引用数は時間が経つほど増える一方なので、2000年・2001年あたりの論文が有利であることに注意する必要がある。 ただし、このことがかえって得るものを増やしてくれた。 アブストラクトをチェック 良い機会であるので、 各論文の概要や結論をチェック
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博論は宝の山／テーマが決まったら真っ先に博士論文を読もう
物事の調べ方にはいろいろあるが、新しいトピックだと、なかなか適当な文献が見当たらないことも多い。 先日も書いたが、本に載っているのは「最新」の情報ではない。書いたものが本になるまでには、かなりの時間がかかるのだ。 さて、研究は「早い者勝ち」の世界だから、誰も手をつけてないことか、まだあまり手がつけられていないことをやることになる。そのため取り扱うトピックはよりマイナーになっていく。 どマイナーなトピックなど、書いても売れないから、書店で買える書籍にはならない。では、それはどこにあるか？ 答：博士論文にある。 新しく、いっぱしの研究者になろうとする者が書く博士論文。 新参者が、すでに分厚い先行研究がある（その業界では）メジャーなトピックにチャレンジしようというのは、これまでの蓄積をひっくり返せる何年に一度出るか出ないかという実力者か、単なる勘違い野郎である。 もっと慎ましやかな庶民研究者は、
計算機システム研究論文の速読法 - Muranaga's View
「『Google を支える技術』は大規模分散システムのガイドブック」というエントリーが、ソーシャルブックマーク「はてブ」に多数登録され、びっくりするほどのアクセスがあった。Google（グーグル）の技術競争力の源泉である分散システムを勉強したいという人がたくさんいるということだと思う。せっかくなので、僕がシステム系の論文にあたる時に実践しているちょっとした速読のコツを書いておくことにする。 Google の分散システムに関わる論文の多くは、計算機のシステムソフトウェアの設計・実装に関するもので、この分野では最高峰の学会・カンファレンスである SOSP (ACM Symposium on Operating Systems Principles) や OSDI (USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation)
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Theoretical and NMR Studies of Deuterium Isotopic Perturbation of Hydrogen Bonding in Symmetrical Dihydroxy Compounds - The Journal of Organic Chemistry (ACS Publications)