[DL輪読会]PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metr...
SSII2018TS: 3D物体検出とロボットビジョンへの応用
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tf,tf2完全理解
第五回ROS勉強会 @名古屋での資料です。 tfをちゃんと理解しなおそうと思ってソースを読んでかきました。 tf2の変更点にも触れています。
Bayesian Nonparametrics入門-点過程と統計的機械学習の接点-
PRML 3.3.3-3.4 ベイズ線形回帰とモデル選択 / Baysian Linear Regression and Model Comparison)
トピックモデルを用いてWeb小説のジャンル・流行を分析しよう
トピックモデルを用いて W e b 小説のジャンル・ 流行を分析しよう 2 0 1 3 / 0 3 / 1 9 ( K M C 春合宿2 0 1 3 ) 近藤 誠一 ( @ s e i k i c h i ) 自己紹介 近藤 誠一 (@seikichi): p༇ 大学院修士1回生 p༇ 情報学研究科知能情報学専攻 趣味: p༇ ラノベ，料理，アニメ 近況: p༇ 電子書籍を買いまくり読みまくり楽しすぎ p༇ シュウ……カツ……シュウ……カツ…… 目次 p༇ 今「小説家になろう」がアツい p༇ トピックモデルことはじめ p༇ Latent Dirichlet Allocation (LDA) を用いた Web小説ジャンル解析 p༇ Dynamic Topic Model (DTM) を用いた Web小説ジャンル遷移解析 p༇ まと
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新たなRNNと自然言語処理
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