IBIS 2021 https://ibisml.org/ibis2021/ における最適輸送についてのチュートリアルスライドです。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中! https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https://speakerdeck.com/joisino/zui-shi-shu-song-ru-men
![PCAの最終形態GPLVMの解説](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/735d15cd1236219c8edf47d15924313f0563c77c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fpcagplvm-151113084515-lva1-app6892-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
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Available with notes: http://www.slideshare.net/ChristopherMoody3/word2vec-lda-and-introducing-a-new-hybrid-algorithm-lda2vec (Data Day 2016) Standard natural language processing (NLP) is a messy and difficult affair. It requires teaching a computer about English-specific word ambiguities as well as the hierarchical, sparse nature of words in sentences. At Stitch Fix, word vectors help computers l
みなさんはApache Arrowを知っていますか? 普段データを処理している人でも今はまだ知らない人の方が多いかもしれません。しかし、数年後には「データ処理をしている人ならほとんどの人が知っている」となるプロダクトです。(そうなるはずです。) Apache Arrowはメモリー上でデータ処理するときに必要なもの一式を提供します。たとえば、効率的なデータ交換のためのデータフォーマット、CPU/GPUの機能を活用した高速なデータ操作機能などです。 一部のデータ処理ツールではすでにApache Arrowを使い始めています。たとえば、Apache SparkはApache Arrowを活用することでPySpark(PythonからApache Sparkを使うためのモジュール)とのやりとりを高速化しています。データ量によっては10倍以上も高速になります。(リンク先の例では20秒→0.7秒と約3
NVIDIA Deep Learning Dayでの講演内容です. ディープラーニングの最新の研究成果として強化学習によるロボットカーの制御,バラ積みロボットの認識,駐車場の検出,センサデータからの異常検知,画像生成を紹介しています。
Chainer Meetup 01で発表した 「ボケるRNN」についての資料です。 ボケての画像を入力としてRNNでボケを出力するネットワークです。 完全にネタ発表です。
2014年8月26日の日本神経回路学会主催セミナー「Deep Learningが拓く世界」における発表スライドです。Deep Learningの主なフレームワークで共通する設計部分と、実験の仕方について説明しています。
Rate-Distortion Function for Gamma Sources under Absolute-Log Distortion奈良先端大 情報科学研究科
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