Transformer
2022年6月8日にSSII 2022のチュートリアル講演で使用 2023年2月2日に順天堂大学産学連携講座：AI技術とビジネス活用で使用 2017年に機械翻訳を対象として提案されたTransformerは、従来の畳込みや再帰を排して自己注意機構を活用したニューラルネットワークです。2019年頃からコンピュータビジョン分野でも急速に応用が進んでいて、より柔軟かつ高精度なネットワーク構造としての地位を確立しつつあります。本スライドでは、そんなTransformerの最前線を概説しています。基盤モデルやVision Transformer、MLP/CNNの逆襲についても取り扱っています。 ・そもそもTransformerって？ ・Transformer旋風と基盤モデル ・Transformerのノウハウ ・Transformerはオワコン？！ ・CNNはオワコン？！
Practical Deep Learning for Coders - The book
Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD is the book that forms the basis for this course. We recommend reading the book as you complete the course. There’s a few ways to read the book – you can buy it as a paper book or Kindle ebook, or you can read it for free online. The whole book is written as Jupyter notebooks, so you can also execute all the code in th
ならし計算量のよくある誤解について - えびちゃんの日記
ならし計算量 (amortized complexity) というのがありますが、競プロ初心者層には誤解されがちな概念なので、誤解を解くためのことを書きたくなりました。 以下で「よくある誤解」と称して架空の人物がしゃべりますが、複数回見てきた事例であり、特定個人に対する揶揄等ではありません。えびちゃん自身の事例である場合もあります*1。 多少知っている人へ：ポテンシャル解析などの話を直接はしないので、そういうのは別の記事を見に行ってほしいです。文献の紹介くらいはあります。 導入 説明 お気持ち 定義（ゆるふわ） 定義（かっちりめ） やや細かい話 \(\Theta\) とか \(\Omega\) とかの話 よくある例 可変長配列 キュー カウンタ ゆるふわな話 ならしがうれしい話 ならしだと困る話 ならし計算量あるあるデータ構造 まとめ 参考文献 おわり 導入 データ構造の計算量などで、次の
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
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
