[B! NIPS][2014] sassanoのブックマーク

NIPS2014読み会を開催しました - Preferred Networks Research & Development

大野です。先日2015年1月20日に、NIPS2014読み会を開催しました。当日に関する情報はこちらをご覧ください：connpass, togetter 当日の発表タイトルとインターネット上で入手可能な資料は記事の最後に掲載します（connpassからも入手可能です）。昨年と同時期、同場所での開催にも関わらず、前回の1.5倍以上の方に参加いただきました。また、正確な統計はありませんが、機械学習に限らず様々なバックグラウンド方がいらっしゃったようです。ビジネス系メディアで特集で組まれるなど、機械学習・人工知能への注目度が高まっておりますが、それと並行して機械学習を専門に研究されている方や、最先端の機械学習研究に関心を持つ方の層が広がっているのではないかと思います。このような勉強会で交流が増えて分野の発展につながれば、今回の勉強会を開催したかいがあったと考えています。改めまして、発表者

sassano 2015/01/29

NIPS
2014

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Sequence to Sequence Learning with Neural Networks

Authors Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, Quoc V. Le Abstract Deep Neural Networks (DNNs) are powerful models that have achieved excellent performance on difficult learning tasks. Although DNNs work well whenever large labeled training sets are available, they cannot be used to map sequences to sequences. In this paper, we present a general end-to-end approach to sequence learning that makes minimal

sassano 2014/12/25

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NIPS 2014 Proceedings

Advances in Neural Information Processing Systems 27 (NIPS 2014) The papers below appear in Advances in Neural Information Processing Systems 27 edited by Z. Ghahramani and M. Welling and C. Cortes and N.D. Lawrence and K.Q. Weinberger. They are proceedings from the conference, "Neural Information Processing Systems 2014." Kernel Mean Estimation via Spectral Filtering Krikamol Muandet, Bharath Sri