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Soup Curry (@ats_m)

投稿一覧（最新100件）

お気に入り一覧（最新100件）

2274 0 0 0 OA アーティクル:情報解析と著作権——「機械学習パラダイス」としての日本

情報解析と著作権──「機械学習パラダイス」としての日本 https://t.co/ulXLbF2Jfa 30条4の規定に携わった上野教授の論文。読みやすくて、まとまっている。注意して欲しいのはこれにも書かれている通り、30条の4は国内でのみ適用なのであって、海外クラウドでの学習等は対象外となります。一読推奨。

12 0 0 0 OA ベイズ的最適化と転移学習を用いた製造設備スケールアップ時の操業条件最適化

京都大学　加納学先生の『機械学習によりスケールアップを上手くやる』という話、今後がとても楽しみです(^^) 加納先生note https://t.co/RdRZHOFb49 加納先生　文献 https://t.co/RIF28BRK9r

2274 0 0 0 OA アーティクル:情報解析と著作権——「機械学習パラダイス」としての日本

ディズニーでも違法サイトでもOKなのつよい 上野, 情報解析と著作権──「機械学習パラダイス」としての日本, 人工知能 36巻 6 号（2021 年 11 月） https://t.co/xKeQv4PUqF https://t.co/QocVPg8CZu

70 0 0 0 OA 世界で初めてレベル3の型式指定を受けた自動運転技術の概要

ホンダの自動運転で用いられている自己位置推定。白線マッチングには、Mobileye（モービルアイ）の技術が採用されていると思われる。 GNSS＋カメラで認識した白線をHDマップとマッチング＋IMU併用車輪オドメトリ "世界で初めてレベル3の型式指定を受けた自動運転技術の概要" https://t.co/miGbHvU5eb https://t.co/GNfOj6jYt3

16 0 0 0 OA Deep Learningを用いた移動物体間のインタラクションを考慮した経路予測の研究動向

サーベイ論文「Deep Learningを用いた移動物体間のインタラクションを考慮した経路予測の研究動向」が公開されました。 https://t.co/hQRDmM47Ex

5 0 0 0 OA エピジェネティクス今昔:新しい解像度へ

Primers2篇目は、慶応大・小田さんによる「エピジェネティクス今昔：新しい解像度へ」です。特に発生・分化の観点から、最新の計測技術を含め、エピジェネティクスとはなにかをわかりやすく解説いただきました。https://t.co/xfuvj5IMzZ

4 0 0 0 OA メタゲノムデータ解析から見る環境微生物像

Primers1編目は、新潟大・奥田さんによる「メタゲノムデータ解析から見る環境微生物像」です。次世代DNAシークエンサーを用いて環境微生物を研究するメタゲノム解析（およびメタ16S解析）における必要不可欠なデータ解析の目的と手法が簡潔にまとめられています。https://t.co/2rJcAUjuUX

31 0 0 0 OA FAST: スマートデバイス用の高速なアノテーションツール

社内で @shunyo_k @tuxedokatze @KoheiWakimoto と書いたアノテーションツールの論文が EMNLP Demo に採択されました！！

74 0 0 0 OA 深層学習の原理解析:汎化誤差の側面から

今泉允聡, "深層学習の原理解析：汎化誤差の側面から”, 日本統計学会誌 50 (2021) 257. https://t.co/1yhaCArHhy

74 0 0 0 OA 深層学習の原理解析:汎化誤差の側面から

ベースの内容は、昨年度の統計数理研究所オープンハウスでのチュートリアル講演です。 https://t.co/HaeOLO88t4 なお類似の内容が日本統計学会誌に掲載されています。 https://t.co/Dw4h0VQE0g

74 0 0 0 OA 深層学習の原理解析:汎化誤差の側面から

オープンアクセス / 深層学習の原理解析：汎化誤差の側面から 今泉 允聡 https://t.co/SysPvmKBA7

203 0 0 0 OA 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

79 0 0 0 OA SLAM の現状と今後の展望

以前書いた SLAM 解説論文が、J-STAGE のオープンアクセスで公開されました！ https://t.co/kIi4XH10Eu https://t.co/xtlOjQYCJP

56 0 0 0 OA 組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで

せっかくなので，これも宣伝させて・・・ 「組合せ最適化入門：線形計画から整数計画まで」 https://t.co/q1rhlB9uNN

33 0 0 0 OA 機械翻訳の新しいパラダイム:ニューラル機械翻訳の原理

情報管理というJSTが発行している雑誌に寄稿しました。 「機械翻訳の新しいパラダイム：ニューラル機械翻訳の原理」 https://t.co/MdFZAbrrgI

7 0 0 0 OA The 16th IEEE International Conference on Data Mining(ICDM 2016)

ICDM2016の会議報告が，人工知能学会の学会誌3月号に掲載され，オンラインで無料公開されました．ご関心のある方はご覧下さい． https://t.co/cAWOMmMcA9

7 0 0 0 OA 画像識別のための特徴量

Medical Imaging Technology 特集／画像処理非エキスパート研究者のための画像処理入門 「画像識別のための特徴量」 https://t.co/ikFlhwjgdL

4 0 0 0 OA 高速ビジョンのための OpenCV の活用

高速ビジョンのためのOpenCVの活用 https://t.co/ZKEgXSxzUl

8 0 0 0 A Bayesian Approach to Image Recognition Based on Separable Lattice Hidden Markov Models

統計モデルに基づく画像認識の論文（共著）が無事publishされた。めでたい。https://t.co/vHZGFkkNrY

46 0 0 0 OA 自然勾配学習法-学習空間の幾何学

Natural Gradients and Stochastic Variational Inference https://t.co/M279spKzwu 自然勾配のすばらしい解説．甘利先生のこれもhttps://t.co/8LrtyzC1CI

1 0 0 0 Kinect等の色距離センサを用いた点群処理と3D物体認識

あとでみる > SSII 2016 TS1 Kinect等の色距離センサを用いた点群処理と3D物体認識－ベーシックな手法と最新動向・ソフトウェアの紹介－ https://t.co/Laah7Y4bA4 https://t.co/6EjDVSwY3Y

5 0 0 0 ニューラルネットを用いた音声処理

休日なので、実験をしながら古い技術の論文をなんとなく眺めている。これとか面白い：田村、沢井、中村、鹿野「ニューラルネットを用いた音声処理」、テレビジョン学会誌 43(9)935-943 (1989) https://t.co/s8DLks007M

5 0 0 0 ニューラルネットを用いた音声処理

休日なので、実験をしながら古い技術の論文をなんとなく眺めている。これとか面白い：田村、沢井、中村、鹿野「ニューラルネットを用いた音声処理」、テレビジョン学会誌 43(9)935-943 (1989) https://t.co/s8DLks007M

23 0 0 0 ディープラーニングを用いたコンピュータ囲碁〜 Alpha Go の技術と展望〜

＞特別解説：伊藤毅志、村松正和、ディープラーニングを用いたコンピュータ囲碁〜 Alpha Go の技術と展望〜 情報処理57巻4号 335 - 337、2016-03-15 https://t.co/N7y5viNjfG

23 0 0 0 ディープラーニングを用いたコンピュータ囲碁〜 Alpha Go の技術と展望〜

これイ棋士とAlpha Goの対戦の前に書いてて、対戦結果出ちゃったし、すごいタイムリーな解説になってるのか！ 「ディープラーニングを用いたコンピュータ囲碁〜 Alpha Go の技術と展望〜」 https://t.co/9U8pXVHcC9

95 0 0 0 OA ヒューマノイドロボットはただの機械ですが?

梶田「ヒューマノイドロボットはただの機械ですが？」 日本ロボット学会誌 vol.31, No.9, 2013 https://t.co/7bALm8qsd5

70 0 0 0 OA グラフ信号処理のすゝめ

教科書はまだないはずです。論文は拙解説 https://t.co/kgq91jZImE か、以下のURLの論文から色々出てきます。 https://t.co/zogkICbRLN https://t.co/sivrLETjzr https://t.co/CkoSwPskz0

38 0 0 0 自然法則と最適制御

中央大学の木下源一郎先生から伺った話。「R.E.カルマンの最適制御理論が登場した1960年前後、多くの人はむしろポントリャーギンの最大原理のほうが凄いと思っていた」 => 川合 敏雄「自然法則と最適制御」 https://t.co/VW2MXilIpG

38 0 0 0 自然法則と最適制御

中央大学の木下源一郎先生から伺った話。「R.E.カルマンの最適制御理論が登場した1960年前後、多くの人はむしろポントリャーギンの最大原理のほうが凄いと思っていた」 => 川合 敏雄「自然法則と最適制御」 https://t.co/VW2MXilIpG

38 0 0 0 自然法則と最適制御

“最大原理を日常の言葉で理解しながら、物理法則を制御の目で眺めなおしてみます”　 河合敏夫「自然法則と最適制御」日本物理学会誌 vol.41,no.3, 1986 https://t.co/9HhAAz1LBF

38 0 0 0 自然法則と最適制御

“最大原理を日常の言葉で理解しながら、物理法則を制御の目で眺めなおしてみます”　 河合敏夫「自然法則と最適制御」日本物理学会誌 vol.41,no.3, 1986 https://t.co/9HhAAz1LBF

9 0 0 0 会議報告 The 9th ACM Conference on Recommender Systems(RecSys 2015)

人工知能学会の会誌 2016年1月号に拙著の RecSys2015 会議報告が掲載されました． 無料で公開されています https://t.co/CsJpxuxvnR のでご覧下さい．

4 0 0 0 Deep Learningの実装と現状

今月号の情報処理のDeep Learningの実装と現状にChainerがまったく触れられていませんね・・・ https://t.co/CMoexeMc7C

1 0 0 0 CVPR 2015 参加報告

情報処理 - CVPR 2015 参加報告 https://t.co/FVrr8QPmKK

6 0 0 0 OA 会議報告「The 8th ACM Conference on Recommender Systems RecSys 2014」

AI学会誌に去年書いた推薦システムの国際会議 RecSys2014 の会議報告とかも公開 http://t.co/A1iYZj5B7r ご関心があればご覧下さい

30 0 0 0 OA ROS(ロボット・オペレーティング・システム)

“正直な感想としては，これほど有用なソフトウェアは存在せず，ROSを使う前と使う後では世界が一変したと感じている．”　ROS（ロボット・オペレーティングシステム）by 岡田 慧 　https://t.co/bV0Gj8eoFZ

6 0 0 0 OA [Paper] Efficient Constant-time Gaussian Filtering with Sliding DCT/DST-5 and Dual-domain Error Minimization

あけましておめでとうございます。新年早速ですが拙論文が公開されましたので、宣伝させてください。高速ガウシアンフィルタ＋αのジャーナル論文です。のちほどブログのほうで簡単に解説するかもしれません。 https://t.co/Jb7J4gM1ZD

13 0 0 0 OA 「学習理論の学際的展開に思うこと」について

我々の意見論文に対する意見論文。『「学習理論の学際的展開に思うこと」について』 http://t.co/DefGrfgguE 我々の意見論文はこちら。http://t.co/qru9GiiwtV

37 0 0 0 OA 学習理論の学際的展開に思うこと

我々の意見論文に対する意見論文。『「学習理論の学際的展開に思うこと」について』 http://t.co/DefGrfgguE 我々の意見論文はこちら。http://t.co/qru9GiiwtV

18 0 0 0 OA 確率分布間の距離推定 : 機械学習分野における最新動向(サーベイ,<特集>機械学習研究部会)

確率分布間の距離推定 : 機械学習分野における最新動向>>  Distance Approximation between Probability Distributions http://t.co/sGNScg2cHL

20 0 0 0 OA Computational Models of Human Visual Attention and Their Implementations: A Survey

これからサリエンシー計算論モデルの日本語レビューを書くのだけれども、じつのところすでに木村昭悟さんのPRMUスライド http://t.co/luJ6U07KaD および論文 http://t.co/9UEc8LFwAS があるので、これに足すことはほとんど無かったりする。

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