Shota Imai@えるエル on Twitter: "深層学習を使う場合の学習効率化,高速化などの手法,テクニックなどが非常に網羅的にまとめられたサーベイ論文です 研究や開発で深層学習を使う人には非常に重要な知見の宝庫 "Efficient Deep Learning: A Surv… https://t.co/wxaJZOzttb"
深層学習を使う場合の学習効率化,高速化などの手法,テクニックなどが非常に網羅的にまとめられたサーベイ論文です 研究や開発で深層学習を使う人には非常に重要な知見の宝庫 "Efficient Deep Learning: A Surv… https://t.co/wxaJZOzttb
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https://x.com/abap34/status/1827999255644221883?s=12&t=suYC6B2IhN7jv0qU5zDxmQ
いんそうさん on Twitter: "監訳したAggarwal著「ニューラルネットワークとディープラーニング」が出版されました。ニューラルネットワークの網羅的教科書で、基礎アーキテクチャの設計思想や理論課題から、CV・NLP・RLなどの応用、ゲームAIや自動運転などの… https://t.co/ymLBv1VvE2"
https://twitter.com/kaityo256/status/1478731103695683586
https://twitter.com/AkiraTOSEI/status/1461643648609632256
MKT on Twitter: "大変勉強になりました。NNの出力でもSoftmaxはよく使われていると思いますが、ここで出力を確率として解釈するのは適当なのでしょうか？犬が８０％で猫が２０％の場合、意思決定などで使える形の（例えば事後分布としての）確率なのでしょ… https://t.co/Z1jAXjd75Q"
Ryuji Fuchikami on Twitter: "DeepLearning系のプログラムの一番難しいところは、バグがあっても学習が進んでしまうことに他ならないと改めて思った次第です。 そしてバグがあると最後の最後で必要な結果に達しなかったりするので、デバッグがとても難しい(泣)。"
ステート・オブ・AI ガイド on Twitter: "ユーザーの行動履歴から商品などを推薦するセッションベースの推薦システムが、自然言語処理分野での技術の発展に追随しながら大きな発展を遂げています。本記事では、深層学習に基づく系列・セッションベースの推薦システムの最新動向をまとめました https://t.co/ThNMyybbXT"
Tsultra on Twitter: "回帰問題をNNで解くときはドロップアウトとBatchNormは使わないほうがいいって話、あまり知られてない気がする Pitfalls with Dropout and BatchNorm in regression proble… https://t.co/4ra2zVPStC"
Maxwell! 🌃 🌻 on Twitter: "R-Drop 📝 https://t.co/Nqw72589CK データを 2 回 forward させ，異なるドロップアウトパターンで 擬似的に 2 つ モデルを作成し，2 つの出力分布間の KL-divergence を最… https://t.co/cE1Gwy9Vwj"
akira on Twitter: "https://t.co/yvLtD5Zvyd DLとXGBoostを様々なテーブルデータセットで比較した研究。表形式データセットにおいては、XGBoostの方が精度がよくチューニングも簡単であったとのこと。 https://t.co/yuEAgYWMib"
mamas on Twitter: "@bilzrd 詳しくはここに書いてあるので見ると良いと思います。基本的に低い方が良いので、特にサーチする意味がないです。https://t.co/9PUKRrDdQe"
Towards Data Science on Twitter: "Four Deep Learning Papers to Read in June 2021 by @RobertTLange https://t.co/tFStGkSbJW"