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ぐっさん@東京
ぐっさん@東京 (
@6111Ryo
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脳波計測と信号処理,機械学習の基礎と実践
RT @jeonjung1212_2: 特集「計測における信号処理技術の新展開とその応用」の一記事として執筆しました。 適当なデバイスでなんとなくやっている人に読んでほしい。 あと、リーマン多様体法を扱っている数少ない和文資料です。 J-STAGE Articles - 脳波…
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連続的な環境音の認識に関する研究 水流音のスペクトログラムの統計的な特徴量
@shinmura0 この論文からの引用です! https://t.co/nIlHDfVZTP
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機械学習におけるハイパパラメータ最適化手法:概要と特徴
RT @onishi_masaki: 産総研AIセンターの尾崎さんのサーベイ論文「機械学習におけるハイパパラメータ最適化手法:概要と特徴」が信学誌に掲載されました.研究のグローバル化が進む中での和文誌のあり方の一つがサーベイ論文だと思っているのですがこの分野は進歩が速いのでサー…
お気に入り一覧(最新100件)
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機械学習におけるハイパパラメータ最適化手法:概要と特徴
産総研AIセンターの尾崎さんのサーベイ論文「機械学習におけるハイパパラメータ最適化手法:概要と特徴」が信学誌に掲載されました.研究のグローバル化が進む中での和文誌のあり方の一つがサーベイ論文だと思っているのですがこの分野は進歩が速いのでサーベイも大変です. https://t.co/zX7XVsNW8a
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物体認識のための畳み込みニューラルネットワークの研究動向
中部大学 山下先生 @takayosiy と共著の論文が2019年度 電子情報通信学会 論文賞を受賞しました! 日本語論文の意義として、分野への貢献を意識したサーベイ論文で、その観点で評価して頂いたのだと思い、とても嬉しいです。 論文:https://t.co/SeVmfS8shZ 関連講演資料:https://t.co/d13mubmMu3 https://t.co/QX3ovXVFPT
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