再帰型ニューラルネット in 機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会
3. 本章で扱う問題 サンプル毎に系列長が違うデータをどう扱うか？ ニューラルネット 1.0 9.0 3.0 入力ベクトル系列 出力ベクトル系列 6.0 5.0 2.0 2.0 4.0 6.0 1.0 9.0 6.0 3.0 7.0 3.0 固定次元 固定次元 可変 入力と同じ系列長 4. 応用 自然言語処理 途中までの文章から次の単語を順次予測 音声認識 短時間フレーム毎の音素認識 We can get an idea of the quality of the leaned feature 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9
Topological data analysis
1. Topological data analysis 大林一平 京大マイコンクラブ (KMC)/京都大学数学教室/JST-CREST 2015 年 3 月 KMC 春合宿 大林一平 (京大マイコンクラブ (KMC)/京都大学数学教室/JST-CREST)Topological data analysis 2015 年 3 月 KMC 春合宿 1 / 30 2. 自己紹介 数学者 (力学系，応用数学) 4 月から東北大の WPI-AIMR に移ります WPI(World Premier International Research Center Initiative) Advanced Institute for Materials Research 仙台駅前 (誇張あり) に引越ししました Ruby Ruby/SDL Ruby Reference manual net/*, rex
Deep learning Libs @twm
6. 自己紹介 • 大規模リアルタイムのデータプラットフォーム リアルタイムデータ 前処理 処理 ストア 提供 tweets 整形 自然言語処理・分類 API, 検索, 可視化 気象データ 変換 分類・異常値検知 API, 検索,ストリー ミング 位置データ 変換 分類 API, 検索, スト リーミング 経済データ 整形・変換 異常値検知 API, 検索, 可視化 6 7. 自己紹介 • Zope3の開発 • Python • いくつかの本 • PyCon JP 2015でのトーク • バックグラウンドは宇宙物理学 • 大規模データ統計解析，科学計算 • 深層学習ウオッチャー: 2012年Hinton講義 https://goo.gl/GG4Bo8 https://www.coursera.org/course/neuralnets 7
PowerShellが苦手だった男がPowerShellを愛するようになるまで
PowerShell とのお付き合い事始めです。初心者が PowerShell で躓くところ(実際引っかかった)を実体験を踏まえて紹介します。(主催者により記述編集)Read less
Facebookの人工知能アルゴリズム「memory networks」について調べてみた
FaceBook のAIチームが研究の発表論文である "Memory networks"とその拡張である"Towards AI-complete question answering: A set of prerequisite toy tasks."を簡単に紹介します。 [1] Weston, J., Chopra, S., and Bordes, A. Memory networks. In International Conference on Learning Representations (ICLR), 2015a. [2] Weston, J., Bordes, A., Chopra, S., and Mikolov, T. Towards AI-complete question answering: A set of prerequisite toy tasks. arX
Deep learning を用いた画像から説明文の自動生成に関する研究の紹介
Deep Learningを用いた画像から説明文の自動生成の最新研究を調査したものを公開いたします。 数式の説明などかなり簡略したものですが、全体が俯瞰できるように工夫しましたので、何かのご参考になればと幸いです。 また、何か間違いがございましたら、ご指摘のほどよろしくお願いします。Read less
最近の最近傍探索 PQと仲間達
Pornographic Defamatory Illegal/Unlawful Spam Other Violations Thanks for flagging this SlideShare! Oops! An error has occurred.
口コミマーケティングのための劣モジュラ関数の話
PLAY to win the product development race. SERIOUSLY (Donna Denio and Dieter R... Ever wonder why the product development cycle is so long? Lego® Serious Play® is an innovative, collaborative communication tool that uses visual models – in the form of Lego® brick constructions – to create a universal language that allows people from vastly different backgrounds to immediately understand each other.
Greed is Good: 劣モジュラ関数最大化とその発展
7. 貪欲法の近似保証 貪欲法は1-1/e近似を与える ＝最適に配置した場合と比べて 1-1/e ≈ 63%の人を被覆できる 証明のイメージ：最適値との差が毎回1/B割合縮まる 最適値 1 2 3 B0 … 被覆 人数 センサー個数 1 1/B 1 1/B kステップ後の 最適値との差： (1-1/B)B ≤ 1/e割合 1/e
Sonar qubeでちょっと楽しい静的解析
8. SonarQubeとは • OSSのソースコード静的解析ツール – 様々な言語の解析をサポート(一部有料plugin) – サイト： http://www.sonarqube.org/ • 以前は「Sonar」と呼ばれていた • ライセンスは LGPL v3. • SonarSource社が追加言語のカバーやサポート
学生時代に知っておきたかったWeb技術の学び方の学び方 | リブセンス
「プログラミングを学ぼうと瞬間最大風速的に意識は高くなるものの、一人でいると気がついたら一日ソシャゲして夕方頃に『また今日も勉強できなかった』と自己嫌悪。」モチベーションが続かない時の対策をはじめ、学び方、学べる環境の作り方をまとめています。
Recurrent Neural Networks - Pfi seminar 20141030_rnn
2. ⾃自⼰己紹介 l 得居 誠也 (Seiya Tokui) l アカウント：beam2d (Twitter, GitHub, etc.) l 東⼤大情報理理⼯工で修⼠士を取ってから PFI ⼊入社 – 最初は⾃自然⾔言語処理理やってた（潜在変数を⼊入れた系列列ラベリング学習） – 次に画像・⾔言語対象に近傍探索索やった（ハッシュ関数の学習） – ⼊入社後は Jubatus のアルゴリズム開発 – 今は PFN で Deep Learning とか映像解析とかとか l 前回スキップしたせいで PFI セミナーは 16 ヶ⽉月ぶり l 今⽇日話す RNN は⾳音声認識識でもよくやられていて⾼高い精度度も出てますが 僕が⾳音声に不不慣れなので今⽇日は話しません（すみません） 2 3. もくじ l 問題設定 l Recurrent Neural Networks l Backp
第1回文献紹介勉強会20140826
1. 経路積分と確率過程 第1回文献紹介勉強会 2014/08/26 @Fringe81 Masakazu Sano / 佐野正和/ @Masa_S3 Fringe81 inc. 1 2. 本日のお題 • 自己紹介(10minくらい？) • 前半：スライド(0.5h) イントロダクション-- トピック選択の動機-- 確率過程を覗いてみる ちょっと経路積分を覗いてみる 後半の予告 • 休憩(10min) • 後半：ホワイトボード(1.5h) 確率過程量子化 経路積分からKolmogorov forward / backward equationを導出 金融工学への応用ブラックショールズ方程式・解の導出 例：コール・オプション 時間方向差分の取り方と超対称量子力学との関係(時間があれば) 超対称量子力学のハミルトニアン/ウィッテン指数 予測方程式(アイデ
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
Utsuro_lab presentations
Turing machine for programming #日曜数学会
「スプラトゥーン」リアルタイム画像解析ツール 「IkaLog」の裏側
フーリエ変換を用いたテクスチャ解像度推定とその応用
Private Presentation
Developers Summit 2014 「Play2/Scalaでドメイン駆動設計を利用した大規模Webアプリケーションのスクラム開発の勘所」
SQLアンチパターン - 開発者を待ち受ける25の落とし穴 (拡大版)
