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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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"
Aran Komatsuzaki on Twitter: "Gradients without Backpropagation Presents a method to compute gradients based solely on the directional derivativ… https://t.co/YmqnZEeNSf"
https://twitter.com/kaityo256/status/1478731103695683586
https://twitter.com/AkiraTOSEI/status/1461643648609632256
https://twitter.com/yo_ehara/status/1459855625450446850
https://twitter.com/upura0/status/1459710104832397314
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"
Daisuke Okanohara on Twitter: "深層学習の理論解析の（Interpolationの視点で）現状と未解決についてまとめた論文。過剰パラメータ領域では大きなモデルほど汎化し最適化しやすく、最適解はつながっておりPL*条件を満たしSGDが最適解に指数的に収束する。DL… https://t.co/zDYCDBUoN0"
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"
くまがい on Twitter: "完全にTLの話題がオリンピックにもってかれてしまいましたが、AlphaFold2の話を書きました https://t.co/1rdxHzRaNw"
Maxwell! 🌃 🌻 🎃 👻 on Twitter: "DL model の効率化に関する記事 📰 https://t.co/ysM2ppodEo Google の方（👤@GauravML）による記事で，効率化のための各種技術を簡単に紹介 - 圧縮技術（刈り込み・量子化） -… https://t.co/oIfmCIh4wA"
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"
Takuya Akiba on Twitter: "https://t.co/WTN0s6420P 我々インフラ領域で取り組んできた MN-Core コンパイラスタックの記事です！MN-Core は「そこはソフトで頑張ってよ」という思想のかなり極端な HW （参考… https://t.co/BTsudb0UUY"
(あんちべ! 俺がS式だ） on Twitter: "最近ことあるごとに「ディープラーニングってなんなの」の説明してるんだけど「その説明だとディープに任せときゃなんでも出来る気がするんだけど、なんでそーならんの？」って聞かれた時の回答案としてこの記事が最高過ぎる、おかげで親の顔より今… https://t.co/reOs4j6ZUt"
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"