cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有しています。 http://xpaperchallenge.org/cv/ 本資料はxpaper.challengeの2020年末ワークショップとしてプレゼンした、研究効率化Tipsです。10研究室、200ページ超にわたるノウハウ詰め合わせです。
最適化超入門
cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有しています。 http://xpaperchallenge.org/cv/ 本資料はxpaper.challengeの2020年末ワークショップとしてプレゼンした、研究効率化Tipsです。10研究室、200ページ超にわたるノウハウ詰め合わせです。
機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
【機械学習】『コンピュータビジョン最先端ガイド6』はディープラーニングの分かりやすい解説があるのでもっと話題になっていいと思う - 歩いたら休め
グーグルの猫以来、ディープラーニングに興味を持っている人自体は多いものの、（自分も含めて）理解して実装できる人はそう多くないように思われます。 そんな人がステップアップできそうな本がありました。 コンピュータビジョン最先端ガイド6 (CVIMチュートリアルシリーズ) 作者: 藤代一成,高橋成雄,竹島由里子,金谷健一,日野英逸,村田昇,岡谷貴之,斎藤真樹,八木康史,斎藤英雄 出版社/メーカー: アドコムメディア 発売日: 2013/12/11 メディア: 単行本 この商品を含むブログを見る 第四章で東北大学情報科学研究科の岡谷貴之さん、齋藤真樹さんによるディープラーニングの詳しい解説があります。 私もまだほとんど読んでないのでアレですが、ディープラーニングとしてニューラルネットワークが注目された経緯、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やオートエンコーダの詳しい解説、ソフトウェア（The
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