深層学習のセキュリティ課題と論文まとめ - Qiita
最終更新 2021/11/24 本質的な内容は変化していないものの，最新の研究動向に対して本記事で取り上げた論文はかなり古くなっているので注意してください． 本記事より良くまとめられているオープンアクセスの日本語文献があるので，そちらを参照するほうがよいと思います． 深層学習技術のセキュリティ課題についてはこちら 森川 郁也(富士通株式会社), "機械学習セキュリティ研究のフロンティア" 電子情報通信学会 基礎・境界ソサイエティ Fundamentals Review, Vol.15 No.1, 2021 https://www.jstage.jst.go.jp/article/essfr/15/1/15_37/_article/-char/ja 深層学習技術のハードウェアセキュリティ課題についてはこちら 吉田 康太, 藤野 毅(立命館大学), "エッジAIデバイスのハードウェアセキュリテ
低解像度ビデオもすぐに高解像度に変換できる超解像アルゴリズムTecoGANがすごい
3つの要点 ✔️ 低解像から高解像へ変換 ✔️ 時間的に一貫したフレームを生成するために双方向損失関数を採用 ✔️ 超解像度へ変換するTecoGANを提案 Learning Temporal Coherence via Self-Supervision for GAN-based Video Generation Temporally Coherent GANs for Video Super-Resolution (TecoGAN) written by Mengyu Chu, You Xie, Jonas Mayer, Laura Leal-Taixé, Nils Thuerey (Submitted on 23 Nov 2018 (v1), last revised 21 May 2020 (this version, v4)) Comments: Published by arXi
教師なし画像特徴表現学習の動向 {Un, Self} supervised representation learning (CVPR 2…
CVPR 2018 完全読破チャレンジ報告会 cvpaper.challenge 勉強会@Wantedly白金台オフィス cvpaper.challenge はコンピュータビジョン分野の今を映し、創り出す挑戦です。論文読破・まとめ・アイディア考案・議論・実装・論文執筆（・社会実装）に至るまで広く取り組み、あらゆる知識を共有しています。 http://xpaperchallenge.org/cv/Read less
2017年のディープラーニング論文100選 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これはFujitsu Advent Calendar 2017の18日目の記事です。 掲載内容は富士通グループを代表するものではありません。ただし、これまでの取り組みが評価されて、富士通がQiitaに正式参加することになりました[リンク]。なお、内容の正確性には注意を払っていますが、無保証です。 はじめに この記事では今年発表されたディープラーニング論文（ArXivでの発表時期、発表された国際会議が2017年開催またはジャーナル掲載が2017年のもの）から私が個人的に重要だと思った論文を収集しています。また、2016年末ごろの論文も重要
AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ
AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソ食らえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。 あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います。 一応、下記
機械学習の論文を読んでみたいけど難しそう、という時に見るサイト - Qiita
機械学習の基礎はそれなりに習得し、次のステップとして論文を読んでみたい、実装にチャレンジしてみたい、という方も多いのではないかと思います。 ただ、機械学習の論文といってもどこから読んでいいのか、興味がある論文を見つけるにしても英語のAbstractを眺めて行くのはちょっとつらい・・・という方のために、ポータルサイトを作りました。 arXivTimes Indicator 以前、機械学習に関わる論文の要約を共有するGitHubリポジトリとBotを作成したのですが、そこでの投稿内容をまとめて見ることができます。 ジャンル別に参照可能な他、 Pocketをお使いであればPocketへの登録も可能です。 arXivTimesは、機械学習の研究動向に関する集合知を形成することを目的としています(日本語で参照可能な)。 そのため、今回のポータルの作成を機により多くの投稿をしてもらい、また要約の質を高め
『Criteoの研究者が語る、CTR予測とCVR予測 その仕組みと論文の紹介』
Criteoの研究者が語る、CTR予測とCVR予測 その仕組みと論文の紹介 | インターネット広告代理店で働くデータサイエンティストのブログ はじめまして！ 内定者アルバイトの小笠原(@YAMITZKY)と申します。 初めてなので、簡単に自己紹介を。今は大学の４年生で、機械学習の手法を使って「Webサイトに自動でタグ付けを行う」というのを実現するような研究をしていました。 最近は「MLaPP」という機械学習の本を読んでいるので、輪読の機会があったら呼んでいただけると嬉しいです！ ---------------- 本日の話題は、CriteoのCTR予測、CVR予測についてです。 Criteoは世界中でリターゲティング広告を提供している企業で、日本でもレコメンドバナー市場を牽引しています。 第三者配信計測などでCriteo広告の分析をしてみると、ユーザーの購買行動の最後の一撃を与える役割（刈取
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - arXivTimes/arXivTimes: repository to research & share the machine learning articles