RT @NDLJP: 国立国会図書館は、令和3年度にオープンソースのOCR（光学式文字認識）処理プログラム #NDLOCR を開発し、GitHubでソースコードを公開しています。商用・非商用を問わず自由な利用が可能です。 NDLOCRについては国立国会図書館月報2022年11月…

深層学習と双曲線幾何の関連について勉強するために「足立恒雄, "よみがえる非ユークリッド幾何", 日本評論社(2019)」を読み初めてたけど、どう深層学習と絡んでくるか読めなさすぎてアプローチ間違えた気がする。 サーベイ論文読んでからキャッチアップした方が妥当かな。例 https://t.co/Wm6koJHNYN

@bebebeBayes 確率の時点で,σ加法族なので,加法的で, ショケ積分は拡張的な立ち位置だと思います！ (自分もあまり理解してないですが,参考になりそうだったので,貼っておきます https://t.co/Rptq6RT5K3)

国立国会図書館は、令和3年度にオープンソースのOCR（光学式文字認識）処理プログラム #NDLOCR を開発し、GitHubでソースコードを公開しています。商用・非商用を問わず自由な利用が可能です。 NDLOCRについては国立国会図書館月報2022年11月号の特集記事でも紹介しています。 https://t.co/XRhRnXyQwa https://t.co/QOdkfrO2DB

ドラッグストアの人に「これめっちゃ効きます！」ってお勧めされた痩せる漢方、調べに行ったら効果証明みたいなの見に行ったら、めっちゃ統計ショボかったんだけど、第2類医薬品ってこんなレベルでいいのか。 対象37名でプラセボとの比較もなしっぽい？ https://t.co/sstwixiX4Z

いきいきとした導入！誰しも頁を進めてしまうレベル． > 特異モデルとベイズ学習 - J-Stage https://t.co/NqnIJjJeLg https://t.co/8u00QpBQrp

ぷよぷよAIの論文です。 ぷよぷよってAI研究のいいテーマですね。 https://t.co/d6HWwZEtf4 https://t.co/cc3HLG84Fi

またaかtheかそれとも冠詞を付けないかでよくわからなくなってきたのでググってたら「科学英語文法 覚え書き（冠詞について）」というのを見つけて読んでる。奥が深い・・・ https://t.co/Asp4rjq2Ut

@hayashiyus ランジュバンの解説ありました https://t.co/R8hggQu47X https://t.co/y45S9y4ZcF https://t.co/w2R8GP6nB6 https://t.co/cl5f0UQj8c 深層学習の汎化の概論 https://t.co/j1VPLe6wX4

以下の論文の話がどうしても理解できない。(24)式で定義される距離なんだけど、inf_{θ_0 \in C}とあるけどCは特異領域で定義からp(x|θ_0), θ_0 \in Cは全て同じ関数（だと思う）なので、D[p(x|θ) : p(x|θ_0)] は全てのθ_0で同じ値であってinfも何もないように見える。https://t.co/56z8MZGilW https://t.co/XhZaTX7TlS