sgym 先生の資料 is very わかりやすい。// 相互情報量を用いた機械学習とそのロボティクスへの応用 https://t.co/xeDht5Kpmf https://t.co/IxILlKNaoV

にしても、後期高齢者76歳の実家の親父ですらPythonを新たに学んでコードを書いて挙げ句の果てに学会発表までできるのだから、「未経験からデータサイエンティスト・機械学習エンジニア志望」の若者たちはたかがPythonぐらいさっさと覚えろって話なんだなと思った https://t.co/INZZyMhujm

こちらの科研費、無事に交付されていてよかった→「自然の形成原理に則した深層学習の真相究明」 最終年度なので頑張ります！ https://t.co/HGkQzWcKEQ https://t.co/FpvhouoepF

深層学習を用いた新物質探索に関して、情報処理学会の論文誌に日本語サーベイを書きました（阪大 奥野くん、佐々木先生との共著）。マテリアルズインフォマティクスの具体的な部分を知りたい方にはちょうどよいと思います。ぜひご高覧ください https://t.co/bKVXc39SNn https://t.co/FbJVVbKQj0

"深層ニューラルネットの積分表現理論"、園田 翔、博士論文、2017年2月、早稲田大学 https://t.co/MCIyuOs36X 「深層ニューラルネットの中で何が起きているのか，なぜ深層にした方が良いのかという問題に対して」 https://t.co/n1wzmMMad6 https://t.co/t0sLtHjw5s