カプセルネットワークはニューラルネットワークを超えるか。 - Qiita
先日、こんな記事が上がっていました。 グーグルの天才AI研究者、ニューラルネットワークを超える「カプセルネットワーク」を発表 中々刺激的なタイトルですね。 ニューラルネットワークといえば、近年の機械学習分野を支える最も大きな技術の一つであると言えます。そんなニューラルネットワークを超えたカプセルネットワークとは一体何なのでしょうか。また、本当にニューラルネットワークを超えたのでしょうか。 本記事では、カプセルネットワークの仕組みを理解することで、従来のニューラルネットワークとの違いを比較していきます。 CNN カプセルネットワークに触れるにあたり、まず畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network; CNN)について理解しなければなりません。なぜなら、カプセルネットワークは、CNNをベースとして、CNNの欠点を克服するために生まれたモデルだからです
Optimization for Deep Learning Highlights in 2017
Optimization for Deep Learning Highlights in 2017 Different gradient descent optimization algorithms have been proposed in recent years but Adam is still most commonly used. This post discusses the most exciting highlights and most promising recent approaches that may shape the way we will optimize our models in the future. This post discusses the most exciting highlights and most promising direct
CTOのやるべきことは何なのか？（翻訳と考察） - Qiita
【背景】 この記事はQuoraの「What does a CTO do?」という質問に対するAmr-Awadallah氏のよくまとまった回答の翻訳です（本人から許可取得済）。 私はMAMORIO株式会社でCTOをしているのですが、最近自分の仕事が何なのかよく分からなくなってきたことがこの記事を書こうと思ったきっかけです。 私はこの記事でいう所の「雑草CTO」であり、たまたま会社の初期に私以外に適任者がいなかったので成り行きで就任し現在に至ります。 そして、人数もプレッシャーも少ない総初期は来た玉は打つの姿勢でコーディングから渉外まで何でもこなしていましたが、メンバーが増え、それよりも早いペースでユーザーと仕事が増えてくると、自分の職務を定義しやることとやらないことをはっきり分ける必要が出てきます。 この翻訳が同じような状況にあるCTOの助けになればと思いますし、誤訳等があったら指摘してくだ
機械学習を使ってUI自動テストをサイト間で再利用する - DeNA Testing Blog
SWETの薦田（@toshiya-komoda）です。 今回は第3回目の記事で言及させていただいた機械学習とUIテストに関して実験的に進めている技術開発について紹介させていただこうと思います。 この記事で紹介している内容の実装はGitHubにアップロードしていますので、もし興味がある方はこちらも覗いてみていただければと思います。 こちらはTensorFlow Advent Calender 2017第７日目の記事にもなっています。機械学習の実装の中でKerasを用いてます。 とりあえずデモ 最初に以下のデモ動画をご覧いただきたいです。会員登録フォームに対する自動テストのデモです。各入力欄に適切な情報を入力しつつ、パスワード欄にだけ'weak'という不正なパスワード文字列を入力して、バリデーションで弾かれることを確認するテストです。デモでは入力欄に値を埋める部分を、Chrome Extens
How to write MS thesis.
修士論文作成の前半の工程において、既存の学会発表論文からのカット＆ペースト作業を生じることは否定しません。しかしその後に、例えば以下の観点からの書き加えが必要であることを、念頭に置いてください。 当該分野の専門家に限らず、幅広い読み手を想定して、くどいくらい丁寧な説明を心がける。特に研究の背景を紹介する章では、学会発表原稿よりも広い視野での説明を加える。 自分が目にした論文、教科書、ウェブなどを、あますことなく参考文献に加えて、関連研究の章などで紹介する。その分野において世界中で自分が最も多くの参考文献を知っている、というくらいの姿勢を示すべき。 提案手法の具体的な処理手順を説明する章では、修士論文の読者が同じ手法を再現できるのに十分なくらい、細かいところまで説明をする。 2年間でやったことのうち、あまり成功でなかった実行結果、ページ数制限のために学会発表原稿から省いた実行結果などを、でき
これから研究論文を書き始める人にオススメする簡単に構築できるお手軽TeX環境と小ワザ - Qiita
これは「mast Advent Calendar 2017」12月10日分の記事です． はじめに 僕は群馬高専出身で，3年次編入でmastに入学しました（mast11，mast13）．今は筑波大学大学院コンピュータサイエンス専攻の修士2年（cs16）です．インタラクティブプログラミング研究室とデジタルネイチャーグループで研究をしています．2016年度に発表した論文数は14件です．すべての論文をTeXを使って作成しています．そんな僕がおすすめする簡単に構築できるお手軽TeX環境や小ワザを紹介します． TeXのインストール Homebrewを使いたい人 El Capitan / SierraでTeX環境をゼロから構築する方法 インストーラーを使いたい人 Mac OS XへのLaTeXとTeXShopのインストレーション TeXエディタ MacにおけるTeXの執筆環境というと大きく3つに分けられ
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Using T-SNE to Visualise how your Deep Model thinks