論文に関する基礎知識2016
2018年分差分Upしました． https://www.slideshare.net/tallzelkova/2018-99872316 研究室に入ったB4向け論文の読み方探し方講座のスライド．ほんのり更新しました．論文の書き方は結構更新があったのですがUpしていいかわからなかったのでとりあえずOFFで． // --- 以下昨年のコピペ --------- 本スライドは前所属の立命館大学 田村・木村・柴田研究室OBの一刈さんに始まり，大槻，石黒君，現D3の森君，他によるBrushupによって現行の形になりました．ここにお礼を申し上げます． シンポジウムとジャーナル，国際会議の論文の評価や価値については分野によって異なる可能性があります．あくまで大槻の研究分野での話であることはご承知おきください． また，内容は個人の見解によるところも大きいです．よろしくお願いいたします． Read less
読書メモ：『脳・心・人工知能 数理で脳を解き明かす』 - 重ね描き日記（rmaruy_blogあらため）
脳・心・人工知能 数理で脳を解き明かす (ブルーバックス) 作者: 甘利俊一 出版社/メーカー: 講談社 発売日: 2016/05/20 メディア: 新書 この商品を含むブログを見る 「え、甘利先生のブルーバックスが出たの？ 読むしかない！」 そんな勢いでこの本を手に取った人は少なくないと思います。 僕ら（機械学習など数理工学まわりの研究を齧ったことのある僕ら）にとって、甘利先生というのは神様みたいな人だからです。御歳80歳。どれくらいすごい先生なのかというと、まずは、脳の理論的な研究で数々の世界的な業績を残した方です。それから、情報理論と幾何学を結びつけた「情報幾何」の分野の創設者としても知られています。そして、錚々たる面々の弟子たち。おそらく脳の理論的研究に関わる人のほとんどが甘利先生の孫弟子か曾孫弟子にあたると言っても過言ではないという、そんな大学者なのです。 このタイトルで先生が本
「瞬間英作文」で話す力を上達させる効率的なやり方とポイント
僕はこの緑のシャッフルトレーニングを使いました。 文法項目がバラバラに載っているので応用力を鍛えるのに効果的なんです。 もし「難しい！」と思う方は基本的な中学英文をまとめた青い瞬間英作文の本にしてみてください。 この本を使って、こんな感じで独自のやり方で進めました。 1ページ10個の例文10ページで100個ごとに区切る あえて時間を空ける、休憩する 分からないことに時間をかけない 歩きながらやる ページの初めに周回数を記録する 次項から一つずつポイントを具体的に紹介していきます。 【やり方1】1ページ10個の例文を10ページ100個ごとに区切る スラスラ話すための瞬間英作文シャッフルトレーニングはパート1、パート2で合計1000個の例文が用意されています。 これだけの量を「さぁやるぞ！」と1から瞬間英作文をやっても、確実に意気消沈するのは目に見えてます。（僕はそれで一回ムリってなりました）
人材採用・育成から評価まで深層学習で最適化、ビズリーチが人事クラウド「HRMOS」提供
転職サイト「BIZREACH」や求人検索エンジン「スタンバイ」などを提供するビズリーチは2016年6月14日、人材の採用や育成、登用、評価といった一連の人事の業務を効率化し、生産性の向上を狙う人事クラウドサービス「HRMOS（ハーモス）」を発表した（写真1）。第一弾として同日より「HRMOS 採用管理」を提供する。今後「同 勤怠管理」を2016年秋に、「同 評価管理」を2017年春に提供予定である。料金は月額制で、HRMOS 採用管理はスタート時は特別料金で月額5万円（税別）から。プラン内容によって料金は異なる。 写真1●右からビズリーチ代表取締役社長の南壮一郎氏、セールスフォース・ドットコム Salesforce Ventures日本代表の浅田慎二氏、YJキャピタル代表取締役の平山竜氏、ビズリーチ取締役CPOの竹内真氏 HRMOSは各企業が蓄積した人事関連データを基に、ディープラーニング
ＮＴＴ、ディープラーニングの学習時間を５分の１に短縮する技術開発－自動調整機能をモジュール化
ＮＴＴはディープラーニング（深層学習）の学習に必要な時間を、最大で従来の５分の１に短縮する技術を開発した。学習時間を短縮できるよう自動調整する機能をモジュール化し、プログラムに組み込むだけで実現できる。ディープラーニングを導入する際のコストや時間削減になり、利用促進につながる。まず６月末までにＮＴＴグループ内の数カ所で短縮機能を導入して、効果の詳細な検証を始める。 ディープラーニングでは正しい処理結果を導くため、事前にコンピューターが学習データを元に正誤判断を学ぶ。 学習データは、画像認識が目的ならさまざまな画像データを、囲碁ゲームなら棋譜データなどデータ量が膨大で、学習時間は数時間から最長で数カ月も必要となる。今回開発した新機能を組み込むと、従来の５分の１―半分に短縮できる。 ディープラーニングの学習方法は、人の脳の働きをコンピューター上で模式化した人工ニューラルネットワークの...
Matching Networks for One Shot Learning
Learning from a few examples remains a key challenge in machine learning. Despite recent advances in important domains such as vision and language, the standard supervised deep learning paradigm does not offer a satisfactory solution for learning new concepts rapidly from little data. In this work, we employ ideas from metric learning based on deep neural features and from recent advances that aug
機械学習を使って作る対話システム - Qiita
このような対話を通じて、レストランの検索に必要な情報をユーザから取得し、レストラン検索を行います。 今回、レストラン検索にはHotPepperグルメサーチAPIを利用させていただきました。ありがとうございます。 システムアーキテクチャ 対話システムは複数のモジュールから構成されています。今回は、各モジュールは独立に動作させず、前段階のモジュールの処理が終わった段階で駆動されるようにしています。 最終的なシステムアーキテクチャは以下の図のようになりました。 今回のアーキテクチャに沿って処理の流れを説明すると以下のようになります。 ユーザがテキストを入力すると、入力したテキストは言語理解部に入力されます。 言語理解部では入力されたテキストを解析して、対話行為と呼ばれる抽象的な意味表現に変換します。 言語理解部から出力された対話行為は、対話管理部に入力されます。対話管理部では入力された対話行為を
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