Large Scale Visual Recognition Challenge 2016 (ILSVRC2016) results
DET LOC VID Scene Team information Legend: Yellow background = winner in this task according to this metric; authors are willing to reveal the method White background = authors are willing to reveal the method Grey background = authors chose not to reveal the method Italics = authors requested entry not participate in competition Object detection (DET)[top] Task 1a: Object detection wit
Deep Residual Learning (ILSVRC2015 winner)
ILSVRC2015にてMSRA (Microsoft Research Asia)が発表した、Deep Redisual Learning (ResNet)の紹介資料です。 論文情報 http://arxiv.org/abs/1512.03385 著者(Dr. Kaiming He)によるスライド http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/ilsvrc15/ilsvrc2015_deep_residual_learning_kaiminghe.pdf ImageNet and MS COCO Visual Recognition Challenges Joint Workshop http://image-net.org/challenges/ilsvrc+mscoco2015Read less
拡がるディープラーニングの活用
2016年1月15日に行われたNVIDIA Deep Learning Day 2016での講演です。 エヌビディア合同会社 エンタープライズビジネス事業部 井﨑 武士 既にディープラーニングの活用は拡がっています。このセッションでは世界中の様々な事例をご紹介します。またドワンゴ、みずほ証券、ABEJAをゲストにお迎えして、日本でのディープラーニングの先進的な事例をご紹介して頂きます。 FACEBOOKの提唱するBig Surアーキテクチャなど、ディープラーニングを活用するためのシステム構築のノウハウや、Microsoft Azure、IBM SoftLayer など、ディープラーニングに最適なクラウドの活用についてもご紹介します。 さらにディープラーニングのシステム構築を請負うインテグレーター各社（NTTコムウェア、クロスコンパス、システム計画研究所、テクノスデータサイエンス・マーケティ
1
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
https://www.mi.t.u-tokyo.ac.jp/harada/pdf/Yahoo20160320_web.pdf
