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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。
「『内積』を知っている人に,深層学習の中身がだいたいわかってもらう」ことを目指しています.これぐらいをスタートに,理解を深めていけばいいのではないかと思いました.ちなみに学習(例えばback propagationあたりの)の部分については,特に触れていません.それ以前の基本の部分です. (2017.1.28, 少々補足スライドをいれて,初学者向けにさらにわかりやすくしたつもりです.) なお,ここで出てくる数式は,せいぜい足し算と掛け算ぐらいです.Read less
2014年6月に開催されたSSII2014(http://www.ssii.jp/)のチュートリアル講演用資料です. 使用したコード等はこちら. https://github.com/norishigefukushima/SSII2014 アブストラクト 「CPUのクロック数が年月とともに増加する時代は終わり、プログラムの高速化をCPUの性能向上に任せることのできるフリーランチの時代は終わりを迎えています。しかしムーアの法則はいまだに続いており、CPUはマルチコア化、SIMD化という形で高性能化が続いています。本チュートリアルでは、計算コストの高い画像処理を高速化するために、CPUの能力をあますことなく引き出す、マルチコアプログラミング、SIMDプログラミングを解説します。」
This document summarizes a Cybozu Meetup event focused on frontend technologies. It discusses Cybozu's transition from traditional server-rendered web applications to single-page applications built with React. It also covers Cybozu's use of Closure Compiler, TypeScript, JSDoc, and other tools for JavaScript development. Best practices are shared around testing, linting, and integrating third-party
This document discusses how an electronics payment company called Pocket Change built their GUI application using Common Lisp instead of JavaScript. They used the Electron framework, which normally uses JavaScript, but modified it to use Common Lisp instead. They spawned a Common Lisp process that communicates bidirectionally with the Electron processes using JSON-RPC over WebSockets. This allows
The document provides an overview of an AWS webinar on CloudFormation that will cover: 1) An introduction to CloudFormation and how to get started with it. 2) Development, testing, deployment, and operation methods for CloudFormation. 3) The webinar is intended for those new to CloudFormation or already using it to learn about useful CloudFormation features and efficient automation methods in 2020
This document provides an overview of message queueing in Ruby. It discusses several popular message queue options for Ruby including Delayed Job, Starling, ActiveMQ, RabbitMQ, and Resque. For each option, it provides a brief description and notes on usage. It emphasizes that the most important aspects are choosing the right queue for the job and load testing worker daemons. A new experimental pro
This document summarizes a neural approach to grammatical error correction that uses better pre-training and sequential transfer learning. It first discusses previous work on grammatical error correction (GEC) as a low-resource machine translation task and denoising autoencoders. It then describes the authors' approach, which includes context-aware preprocessing, pre-training a model on synthetica
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