bypass4netns: Accelerating TCP/IP Communications in Rootless Containers
コンテナ技術における最新の研究動向
bypass4netns: Accelerating TCP/IP Communications in Rootless Containers
汎用人工知能の研究動向
このスライドは、2014年人工知能学会大会、オーガナイズドセッション OS-22「汎用人工知能とその社会への影響」での標題発表で用いられたスライドを元に若干の修正を行ったものです。�論文PDFはこちらから取得できます。�https://kaigi.org/jsai/webprogram/2014/paper-174.html �発表内容は「汎用人工知能研究会（輪読会）」�http://www.sig-agi.org での議論をベースにしています。Read less
2. 1 • 進藤 裕之 （Hiroyuki Shindo） • 所属： 奈良先端科学技術大学院大学 自然言語処理学研究室 助教 • 専門： 構文解析，意味解析 • @haplotyper (twitter), @hshindo (Github)
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 昨年に引き続きDeep Learningやっていき Advent Calendar 2017の25日目の滑り込み記事で，畳み込みニューラルネットワークの歴史および最新の研究動向についてのサーベイです．2017年12月のPRMU研究会にて発表した，畳み込みニューラルネットワークについてのサーベイをベースに追記を行ったものになります． はじめに 畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Networks; CNN) （以降CNN）は，主に画像認識に利用されるニューラルネットワークの一種である．CNNの原型は
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深層学習による自然言語処理の研究動向
畳み込みニューラルネットワークの最新研究動向 (〜2017) - Qiita