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dhirooka (
@daigo_hirooka
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投稿一覧(最新100件)
RT @shima__shima: 人工知能学会の会誌に執筆した RecSys2019 の会議報告が掲載されました.会員以外でも無料で閲覧可能です. https://t.co/a8c7tUgXtG
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会議報告 The 25th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining(KDD 2019)
RT @shima__shima: KDD2019の会議報告記事が人工知能学会誌に掲載されました.会員以外でもご覧になれます. https://t.co/UeDqkdBu8b
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深層ニューラルネットの積分表現理論
個人的な数学力の目標はラボの先輩のD論を理解することです。先は長い。 https://t.co/RepAQSEdeS
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深層学習を用いた画像識別タスクの精度向上テクニック
RT @yu4u: ゎーぃ。 @owruby パイセンの学習率とかdata augmentationとかアンサンブルとかの網羅的な検証論文(https://t.co/O4YI0Xn7ga)はKaggler見るべきでは!?(せんでん https://t.co/HI7Hhdwur…
お気に入り一覧(最新100件)
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私のブックマーク:不均衡データ分類
@nino_pira 新旧含めて、このPDFがまとまっていると思います。2022年5月発行なので最近ですね。 https://t.co/O2PKS3aqKu
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会議報告:IEEE 4th International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval(IEEE MIPR 2021)/ The 15th ACM Conference on Recommender Systems(RecSys 2021)
人工知能学会の会誌に, @usait0 さんと共に執筆した推薦システムの国際会議 RecSys2021 の会議報告が掲載されました 無料で閲覧できますので,ご関心のある方はご覧ください https://t.co/6MPs8zWhAF
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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
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グラフ信号処理のすゝめ
参考: グラフ信号処理のすゝめ https://t.co/8UUt3F1WRC #icml2019jp
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