Deep Learning : Bengio先生のおすすめレシピ - a lonely miner
先日，身内の勉強会(&ラボの勉強会)で，Deep Learningについてお話してきました．これまで興味がなさそうだったのに何故急に？というのはおいておいて． 紹介したのは，Deep Learningの第一人者のひとり， Yoshua Bengio先生自身が執筆された，以下の論文． Yoshua Bengio, Practical recommendations for gradient-based training of deep architectures, arXiv:1206.5533v2, 2012 どうやら書籍の草稿のようで，Bengio先生の長年の研究で得られたさまざまなノウハウ(最近の手法まで)がぎっしり詰め込まれています．すごい． 以前から気にはなりつつも，ちょっと分量が多い(30ページくらいある)ので，なかなか手を出すことができなかったのですが，ようやくヤル気が出てきた
コンピュータが政治をする時代(あるいは，行列とテキストの結合モデル)について - a lonely miner
前回のVanishing Component Analysisに関する記事が思いのほか好評だったようで， なんか自分に対してのハードルあげちゃった感あったり，記事冒頭でデブとか書くんじゃなかった・・・（ハハハ）と後悔してたり．．． いつもどおり肩肘はらずに書きますね．例によって，マンスリー読み会で紹介した論文について． “Joint Modeling of a Matrix with Associated Text via Latent Binary Features” XianXing Zhang and Lawrence Carin , NIPS 2012. Joint Modeling of a Matrix with Associated Text via Latent Binary Features from Koji Matsuda 行列と，その列or行に紐づいたテキストが存在
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