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LLMに日本語テキストを学習させる意義

こちらのスライドは「第261回自然言語処理研究発表会」の発表で用いたものです。 Reference:

otakumesi 2024/09/03

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中学生でもわかる深層学習

第1章　理論編・深層学習とは (p.13-) ・ニューラルネットワークとは (p.31-) ・どうやって学習するか: 勾配降下法 (p.57-) ・深層学習の注意点 (p.91-) 第2章　応用編・分類問題 (p.110-) ・画像認識 (p.120-) ・音声認識／自然言語処理…

otakumesi 2024/03/30

すごいわかりやすいと思った。一方で、勾配消失を防ぐために活性化関数を使ってる話の周りは平易にしようとしすぎて逆にわかりにくくなっているような。

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オブジェクト指向宗教史

OOC 2024 の発表資料です。後のフィードバックを参考に、より妥当な文言に改訂してあります。 ※ 本コンテンツには、一部特定の宗教思想の迫害に言及する表現がございますが、そのような行いを肯定する意図の内容ではございません。

otakumesi 2024/03/25

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関数データに対する主成分分析～方法論の紹介とRによる実装～

経時データが観測されたとき、各観測のデータを関数として扱いその特徴を定量化するための方法について紹介します。Rによる分析コードとその解説も入れています。（p6の「こちらのページ」はp33を指しています）

otakumesi 2024/02/25

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行動変容自分と世界を変える技術 / Behavior change techniques

＜Ver.1.0＞社会の変化や、サステナビリティの観点で注目されている「行動変容」についてまとめています。＜シェア・共有歓迎です＞ ■解説＆ディスカッション会こちらの資料をベースに、簡単な解説＆皆さんとのディスカッションをしました。 10/18(水) 上のイベントはすでに終了しましたが、今後も様々な形で機会を作っていきますので、参加ご希望の方はこちらのフォームから登録をお願いします https://forms.gle/hE2TdftWWmYa2xa36

otakumesi 2023/12/23

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誰でもわかる強化学習

本資料は，東京大学松尾研究室で開催された強化学習セミナーの講義資料をもとに，講演目的でより初学者向けに内容を調整したものです．特に強化学習で最も基本的かつ最重要手法であるQ学習や，それの深層強化学習版のDQN（Deep Q-Network）を中心に解説しています. 昨今，ChatGPT等の大規模言語モ…

otakumesi 2023/11/25

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なぜレッドオーシャン化する前にサービスをグロースできなかったのか？ - フリマアプリ編 - @yutadayo

CTO Night & Day 2023 Fukuoka で登壇した発表資料になります。 https://aws.amazon.com/jp/blogs/startup/cto-night-and-day-2023-fukuoka-day1 https://aws.amazon.com/jp/bl…