GoodfellowさんのGANのオススメ論文10選まとめ (2018/02) - ディープラーニング東京
GANの作者のGoodfellowさんがおすすめの10論文を教えていたので、みてみます。 GANの作者であるGoodfellow がGANの論文たくさんあって何から追えばいいかわからない人向けに10個の論文を推薦しています。理論、符号化、差分プライバシー、高精細、多クラス、条件付けなど https://t.co/M3DhTqQbOL— Daisuke Okanohara (@hillbig) February 27, 2018 Does someone have a list like the 10 or even 20 GAN related papers I should read this year or something like this? I can't keep up. @goodfellow_ian ?— Timnit Gebru (@timnitGebru) Febru
本当に知的なAIを作りたいなら、「原因と結果」を教えなさい - Qiita
ベイジアンネットワークという個々の変数の関係を条件つき確率で表す確率推論のモデルの研究によって、コンピューターサイエンスの世界の最高峰の賞であるチューリング賞を80年代に受賞しているジュデア・パール(Judea Pearl)という人が書いた“The Book of Why: The New Science of Cause and Effect” という本を最近読む機会がありました。最近盛り上がっているAIが、我々が期待するほど知的でない理由は、「原因と結果」、つまり因果関係を解明することができないからだというのがテーマです。素人でもわかるように丁寧に書かれているので、皆さんにもぜひ読んでいただきたいと思います。本の方はまだこちらで出版されたばかりなので日本語はまだないかもしれませんが、その彼のインタビュー記事がちょうど最近出ていて、本のメッセージを大まかに掴むことができるのではと思ったの
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