言語と画像の表現学習
Several recent papers have explored self-supervised learning methods for vision transformers (ViT). Key approaches include: 1. Masked prediction tasks that predict masked patches of the input image. 2. Contrastive learning using techniques like MoCo to learn representations by contrasting augmented views of the same image. 3. Self-distillation methods like DINO that distill a teacher ViT into a st
Convolutional Neural Networks のトレンド @WBAFLカジュアルトーク#2
動画： https://www.youtube.com/watch?v=cBog5o9ebcQ 全脳アーキテクチャ若手の会 ( http://wbawakate.jp/ ) カジュアルトーク#2 ( http://wbawakate.jp/posts/events/12th/ ) での発表資料です．Read less
第11回全脳アーキテクチャ勉強会〜Deep Learning の中身に迫る〜
第11回全脳アーキテクチャ勉強会 〜Deep Learning の中身に迫る〜 全脳アーキテクチャ勉強会における中心的なテーマであるDeep Learningについては，CaffeやChainerを始め開発環境が充実しつつありますが，全脳アーキテクチャのための新しいアーキテクチャを創出するためには，ゼロから多層複雑ネットワーク等を構築することも多いの想定されます． そのためにも，Deep Learningの中身，例えば，中間層で起きていることや，なぜ，学習できるのか等を深く理解しておくことが重要です．そこで，今回の勉強会では，物理学や力学的解析の視点からのDeep Learningの中身に迫る講演2件と，世界初の商用レベルでサポートされたオープンソースディープラーニングフレームワークであるDeeplearnig4jを開発されたSkymind社CTOのAdam Gibson氏の講演を企画しま
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