深層学習の判断根拠を理解するための 研究とその意義 @PRMU 2017熊本Domain Adaptationについてこれまでの発展と動向をまとめたサーベイ資料です。Adversarial Learning（敵対学習）が用いられたり、セマンティックな情報を保持するためにReconstruction-LOSSが導入されたり、今年のICMLではクラス重心を用いた手法が提案されたりと、目覚ましい発展を続けています。
160924 Deep Learning Tuningathon
[DL輪読会]Diffusion-based Voice Conversion with Fast Maximum Likelihood Samplin...Deep Learning JP
深層学習の知見を深めるキャンペーン - 備忘録
この本↓に収録されている， Neural Networks: Tricks of the Trade - Springer Bengio先生の執筆されたChapter↓の、 Practical Recommendations for Gradient-Based Training of Deep Architectures - Springer 日本語によるまとめスライド Practical recommendations for gradient-based training of deep architectures from Koji Matsuda www.slideshare.net arXivには草稿がアップされている： [1206.5533] Practical recommendations for gradient-based training of deep archi
現在のDNNにおける未解決問題
脳型計算機雑談会での資料です 1. 大きなNNの学習はなぜ一様に成功するか 2. 敵対的生成ネットワーク(GAN)の解析 3. seq2seqによる可変長情報の埋め込み 4. Ladder Networkの解析 Read less
言語と画像の表現学習
cvpaper.challenge の メタサーベイ発表スライドです。 cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ作成・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。2020の目標は「トップ会議30+本投稿」することです。 http://xpaperchallenge.org/cv/
ディープラーニングの最新動向
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。
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
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Deep Learning技術の今
第2回全脳アーキテクチャ勉強会での講演スライドです。Deep Learning の基礎から最近提案されている面白トピックを詰め込んだサーベイになっています。
Deeplearning with node
2016 12/21 「数式がわからなくたってDeep Learningやってみたい！人集合- dots. DeepLearning部 発足！」で発表した資料です。
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DeNAの機械学習・深層学習活用した�体験提供の挑戦
G社のNMT論文を読んでみた
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
ディープラーニングの 基礎技術と今後の課題・展望 ～画像認識分野を中心に～
深層学習ライブラリのプログラミングモデル
More modern gpu
Chainerの使い方と�自然言語処理への応用
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
Deep learning Libs @twm
Convolutional Neural Network @ CV勉強会関東
