GraphGPTInfering graphs from textual data.
AIで入力した文章から人物や固有名詞間のつながりをナレッジグラフ化してくれる「GraphGPT」が登場
スタンフォード大学の研究者であるVarun Shenoy氏が、入力した文章に含まれる人物や固有名詞間のつながりをナレッジグラフ化するAI「GraphGPT」を開発しました。GraphGPTはOpenAIが開発した自然言語処理モデルのGPT-3を使用しており、構造化されていない自然言語をグラフに変換するとのことです。 GraphGPT https://graphgpt.vercel.app/ GitHub - varunshenoy/GraphGPT: Extrapolating knowledge graphs from unstructured text using GPT-3 https://github.com/varunshenoy/GraphGPT Can LLMs extract knowledge graphs from unstructured text? Introduc
Chat GPT、スタンフォード大期末試験で使われまくる
Chat GPT、スタンフォード大期末試験で使われまくる2023.01.27 19:3048,628 satomi スタンフォード中退生が創業したAI企業がスタンフォードを襲う⁉ AIなんでも回答マシン｢Chat GPT｣の開発元OpenAIにマイクロソフトが100億ドル（約1兆3000億円）もの巨額追加投資を決めて、グーグルやアマゾンの足元を不気味に脅かしていますが、地元の名門スタンフォード大学では早くも期末試験においてChat GPTを大いに参考にする学生が現れ、大学側が対応に追われています。 1兆円の賭け100億ドルの投資はMicrosoftにとっても創業以来最大規模となります。 23日の公式ブログの発表には具体的な金額は盛り込まれていませんが、9日付けのSemaforの記事によれば、VC投資との合計でその金額になるとのこと。 投資分を回収するまでマイクロソフトはOpenAIの利益の
スタンフォード大学が日本の高校生に提供しているオンライン講座、「Stanford e-Japan」とは？｜Sangmin Ahn
こんにちは、Choimirai School のサンミンです。 【主要なアップデート】 （2020.10.20）「英語で学ぶ、ジュニア」を宣伝欄に追加 （2020.10.19）講義内容をまとめるツールとしてRoam Researchを紹介 （2020.10.18）2021年春学期の募集は、11月15日から （2020.08.04）Sultanaさんの記事を追加 0 はじめに2015年から毎年春と秋シーズンに日本の高校生に提供しているオンライン授業が、「Stanford e-Japan」です。 これは素晴らしい👏！講座はユニクロの柳井正財団のサポートを受け、毎年春と秋シーズンに開講（👉https://t.co/n4Q7oNUaoW）。先生は@Stanfordの教授をはじめ、各分野の最前線で活躍されている実務者など幅広い専門家達。参加生徒は課題提出と最終論文を提出することでプログラムの修
スタンフォード大学がステッカー型の無線センサー「BodyNet」を開発 | IoT NEWS
2019年8月16日スタンフォード大学は、皮膚から発せられる生体信号を検出し、その値を衣服に留められた受信機に無線で送信することができるステッカー型センサー「BodyNet」を実験的に開発したことを発表した。 このセンサーの実証実験では、被験者の手首と腹部にセンサーを貼り付け、心拍や呼吸の際皮膚がどのように伸び縮みするかを検出することで心拍数と呼吸を測定したという。 また、肘と膝にも同様にセンサーを貼り、筋肉の収縮や皮膚の微妙な弛緩を測定することにより、腕と脚の動きを捉えることができた。 構造としては電池を内蔵していないカードをカードリーダ本体に近づけると、電磁誘導やマイクロ波を用いて電源が供給される仕組みであるIDカードに似ている。 衣服の受信機から入ってくるRFIDのエネルギーの一部を収集し、センサー本体に電力を供給するアンテナを内蔵している。そして皮膚から測定した値を受信機に送り返す
Teaching - CS 230
My twin brother Afshine and I created this set of illustrated Deep Learning cheatsheets covering the content of the CS 230 class, which I TA-ed in Winter 2019 at Stanford. They can (hopefully!) be useful to all future students of this course as well as to anyone else interested in Deep Learning. • Types of layer, filter hyperparameters, activation functions • Object detection, face verification an
CS 230 - Convolutional Neural Networks Cheatsheet
By Afshine Amidi and Shervine Amidi Overview Architecture of a traditional CNN Convolutional neural networks, also known as CNNs, are a specific type of neural networks that are generally composed of the following layers: The convolution layer and the pooling layer can be fine-tuned with respect to hyperparameters that are described in the next sections. Types of layer Convolution layer (CONV) The
Shervine Amidi
Data Science track of the Computational and Mathematical Engineering department Research at the Stanford Vision Lab TA at Stanford's Computer Science and ICME departments Centrale Paris engineering curriculum (ECP 17) Research at the Center for Visual Computing (CVC) with Professors Evangelia I. Zacharaki and Nikos Paragios Teaching MIT With my twin brother Afshine, we built easy-to-digest study g
CS 229 - Deep Learning Cheatsheet
By Afshine Amidi and Shervine Amidi Neural Networks Neural networks are a class of models that are built with layers. Commonly used types of neural networks include convolutional and recurrent neural networks. Architecture The vocabulary around neural networks architectures is described in the figure below: By noting $i$ the $i^{th}$ layer of the network and $j$ the $j^{th}$ hidden unit of the lay
CS 229 - Supervised Learning Cheatsheet
By Afshine Amidi and Shervine Amidi Introduction to Supervised Learning Given a set of data points $\{x^{(1)}, ..., x^{(m)}\}$ associated to a set of outcomes $\{y^{(1)}, ..., y^{(m)}\}$, we want to build a classifier that learns how to predict $y$ from $x$. Type of prediction The different types of predictive models are summed up in the table below:
CS 229 - Unsupervised Learning Cheatsheet
By Afshine Amidi and Shervine Amidi Introduction to Unsupervised Learning Motivation The goal of unsupervised learning is to find hidden patterns in unlabeled data $\{x^{(1)},...,x^{(m)}\}$. Jensen's inequality Let $f$ be a convex function and $X$ a random variable. We have the following inequality:
CS 229 - Machine Learning Tips and Tricks Cheatsheet
By Afshine Amidi and Shervine Amidi Classification metrics In a context of a binary classification, here are the main metrics that are important to track in order to assess the performance of the model. Confusion matrix The confusion matrix is used to have a more complete picture when assessing the performance of a model. It is defined as follows:
Teaching - CS 229
My twin brother Afshine and I created this set of illustrated Machine Learning cheatsheets covering the content of the CS 229 class, which I TA-ed in Fall 2018 at Stanford. They can (hopefully!) be useful to all future students of this course as well as to anyone else interested in Machine Learning. Cheatsheet • Loss function, gradient descent, likelihood • Linear models, Support Vector Machines,
QuadriFlow
1Stanford University 2University of California, Berkeley 3Technical University of Munich Abstract QuadriFlow is a scalable algorithm for generating quadrilateral surface meshes based on the Instant Field-Aligned Meshes of Jakob et al. (ACM Trans. Graph. 34(6):189, 2015). We modify the original algorithm such that it efficiently produces meshes with many fewer singularities. Singularities in quadri
Efficient Online and Batch Learning using Forward-Backward Splitting
Efficient Online and Batch Learning using Forward-Backward Splitting Journal of Machine Learning Research, Volume 10, December 2009, pages 2873-2898 Long manuscript Early version including appendices published in Neural Information Processing Systems (NIPS 2009). Given as oral presentation. Slides. We describe, analyze, and experiment with a framework for empirical loss minimization with regulariz
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Index of /class/cs224n/slides
FSI | SPICE - Stanford Lesson Plans, Teacher PD & Online Courses
Algorithms
http://stanford.edu/~lanhuong/refresher/notes/probstat-section3.pdf
Stephen P. Boyd – Books