はじめての論文執筆 - お茶の水女子大学 理学部情報科学科 伊藤研究室 ゼミ資料
はじめての論文執筆 お茶の水女子大学 理学部情報科学科 伊藤研究室 ゼミ資料 2018 年3 月 22 日公開開始 2020 年12 月11 日現在の資料 本文書は、論文執筆に関する研究室ローカルルールについてまとめた文書です。論文全体の構成から、 形式的な注意点、原稿を再利用するときのチェックポイントなどについてまとめました。 本文書の主な対象者は、情報系研究室に配属して1 年以内の学生、および後輩の原稿を添削する先輩学 生（主に大学院生）です。 なお本文書では以下の内容は扱いません。 ・ 研究内容の課題発見や問題解決そのものについての議論 ・ 英語特有のチェックポイント（別のゼミ資料） ・ 学位論文特有の注意点（http://itolab.is.ocha.ac.jp/~itot/message/msthesis.html 参照） 1. 研究論文の概略的な構成 伊藤研の研究分野にて学会等
CMU教授直伝の論文の書き方 - でかいチーズをベーグルする
CMUに留学している時にFaloutsos教授に教わった論文の書き方をまとめる。この書き方に従うことで論文の採択率がかなり上がった。今となっては自分的に当たり前のことだし、できる研究者の皆様は自然と守っていることも多いと思うけど良い論文を書きたいと思っている学生とかに参考にしてもらえたらと思う。ただし、Faloutsos教授に教えてもらったことを一旦自分で噛み砕いてからまとめたものなので自分の主観とかが混じってしまっているかもしれない。 主語が大きくならないように予め断っておくけど、この書き方はもちろんすべての論文に対して当てはまるわけじゃなくて以下の前提条件がある。 国際会議論文である データマイニング関連分野の論文である 論文誌とか卒論とかもっと長めの論文を書くときは当てはまらない項目もあるし、データマイニング関連分野以外の論文を書いたことが無いのでそれ以外の分野の論文に当てはまるかも
Deep Learning Monitor - Find new Arxiv papers, tweets and Reddit posts for you
Ziyi Lin, Chris Liu, Renrui Zhang, Peng Gao, Longtian Qiu, Han Xiao, Han Qiu, Chen Lin, Wenqi Shao, Keqin Chen, Jiaming Han, Siyuan Huang, Yichi Zhang, Xuming He, Hongsheng Li, Yu Qiao
The Illustrated Transformer
Jay Alammar Visualizing machine learning one concept at a time. @JayAlammar on Twitter. YouTube Channel Discussions: Hacker News (65 points, 4 comments), Reddit r/MachineLearning (29 points, 3 comments) Translations: Arabic, Chinese (Simplified) 1, Chinese (Simplified) 2, French 1, French 2, Italian, Japanese, Korean, Persian, Russian, Spanish 1, Spanish 2, Vietnamese Watch: MIT’s Deep Learning St
GitHub - timzhang642/3D-Machine-Learning: A resource repository for 3D machine learning
Princeton Shape Benchmark (2003) [Link] 1,814 models collected from the web in .OFF format. Used to evaluating shape-based retrieval and analysis algorithms. Dataset for IKEA 3D models and aligned images (2013) [Link] 759 images and 219 models including Sketchup (skp) and Wavefront (obj) files, good for pose estimation. Open Surfaces: A Richly Annotated Catalog of Surface Appearance (SIGGRAPH 2013
The Annotated Transformer
———————- There is now a new version of this blog post updated for modern PyTorch. ———————- from IPython.display import Image Image(filename='images/aiayn.png') The Transformer from “Attention is All You Need” has been on a lot of people’s minds over the last year. Besides producing major improvements in translation quality, it provides a new architecture for many other NLP tasks. The paper itself
GitHub - mathsyouth/awesome-text-summarization: A curated list of resources dedicated to text summarization
awesome-text-summarization A curated list of resources dedicated to text summarization Table of Contents awesome-text-summarization Table of Contents Contents Corpus Text Summarization Software Word Representations Word Representations for Chinese Evaluation of Word Embeddings Evaluation of Word Embeddings for Chinese Sentence Representations Evaluation of Sentence Embeddings Cross-lingual Sentenc
NIPS2017読み会@PFNまとめ
Shohei Hido / 比戸将平 @sla NIPS2017読み会@PFNの参加募集を開始しました。1/21(日)午後開催で、論文紹介の他、DeNAとPFNの現地参加者がテーマ毎のまとめ発表をします。ぜひご参加下さい。 connpass.com/event/76552/ #nips17yomikai 2018-01-12 13:03:51 Koichi Hamada @hamadakoichi NIPS2017読み会@PFNで、Generative Adversarial Networks(GANs)進展を紹介します。NIPS2015読み会 bit.ly/2qXaSFR、NIPS2016読み会 bit.ly/2FphJe3 に続き、NIPS2017でのGANs進展。PFNとDeNAの現地参加者がテーマ毎の発表を行います。ぜひ。 #nips17yomikai connpass.com/e
Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
We report on a series of experiments with convolutional neural networks (CNN) trained on top of pre-trained word vectors for sentence-level classification tasks. We show that a simple CNN with little hyperparameter tuning and static vectors achieves excellent results on multiple benchmarks. Learning task-specific vectors through fine-tuning offers further gains in performance. We additionally prop
untitled
505 � � � � Original Paper Text Summarization Model based on Maximum Coverage Problem and its Variant Hiroya Takamura Tokyo Institute of Technology, Precision and Intelligence Laboratory takamura@pi.titech.ac.jp, http://www.lr.pi.titech.ac.jp/~takamura/ Manabu Okumura oku@pi.titech.ac.jp, http://www.lr.pi.titech.ac.jp/~oku/ keywords: text summarization, decoding algorithm, approximate algorithm, i
Simple Recurrent Units for Highly Parallelizable Recurrence
Common recurrent neural architectures scale poorly due to the intrinsic difficulty in parallelizing their state computations. In this work, we propose the Simple Recurrent Unit (SRU), a light recurrent unit that balances model capacity and scalability. SRU is designed to provide expressive recurrence, enable highly parallelized implementation, and comes with careful initialization to facilitate tr
Controllable Abstractive Summarization
Current models for document summarization disregard user preferences such as the desired length, style, the entities that the user might be interested in, or how much of the document the user has already read. We present a neural summarization model with a simple but effective mechanism to enable users to specify these high level attributes in order to control the shape of the final summaries to b
A Deep Reinforced Model for Abstractive Summarization
Attentional, RNN-based encoder-decoder models for abstractive summarization have achieved good performance on short input and output sequences. For longer documents and summaries however these models often include repetitive and incoherent phrases. We introduce a neural network model with a novel intra-attention that attends over the input and continuously generated output separately, and a new tr
vrm.dvi
Vicinal Risk Minimization Olivier Chapelle, Jason Weston , Léon Bottou and Vladimir Vapnik AT&T Research Labs, 100 Schultz drive, Red Bank, NJ, USA Barnhill BioInformatics.com, Savannah, GA, USA. � chapelle,weston,leonb,vlad� @research.att.com Abstract The Vicinal Risk Minimization principle establishes a bridge between generative models and methods derived from the Structural Risk Mini- mization
Attention Is All You Need
The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks in an encoder-decoder configuration. The best performing models also connect the encoder and decoder through an attention mechanism. We propose a new simple network architecture, the Transformer, based solely on attention mechanisms, dispensing with recurrence and convolutions entirely. Experi
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
https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2016/pdf_dir/D1-3.pdf
http://arxiv.org/pdf/1703.09902
http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2014/pdf/1093_Paper.pdf
http://arxiv.org/pdf/1711.03859