面白そう https://t.co/EfV7QTZ9ZI

@Iroha_Momiji8 このサイトのPDFにカオス理論の概要が書かれてるので見てみると良いと思います 確率論と同様に予測困難な現象への応用がされている分野みたいです ただ、カオスは確率と違って決定論的らしいので、その点で面白そうだなと思ってます https://t.co/PTunrEk3sk

心理学のレポート書いてたら、面白そうな文見つけた。 "検索エンジン・ランキングのメディア史" https://t.co/v9nKRXOLqq

@jeonjung121 @gakuikeda1109 @yokotatsuya DCTを使う理由のもう一つに、高周波成分の誤差を大きくしても（量子化係数を大きくしても）画像の劣化が目立ちにくいということがあります。 ちなみに、なぜDFTでなくDCTかというということは、 https://t.co/l3aWrtoDjz を読んでもらえると嬉しいです。（図中のDEFはDFTの誤りです。） https://t.co/jMFCyhM7x5

40秒の音声でAIが認知症を「前段階から」検出 https://t.co/ptIWIT2vvY 東工大と慶應医学部による共同研究。 ディープラーニングによって認知症、"軽度認知障害（MCI）"、健常者の3クラスを精度60.6%で分類。 軽度認知障害とは初期認知症のさらに前段階であり、その早期発見が認知症の予防につながる。 https://t.co/pNcSqTtUTm

数学会の論説に寄稿した解説論文 "不完全性定理の数学的発展" が無料でダウンロードできるようになりましたね． https://t.co/kMiBjP9OF7 ご興味のある方はぜひご一読ください．

甘利先生の40年前の予言。 数学会の雑誌「数学」の論文 統計的推論の微分幾何学 https://t.co/YiYLQS6Fk6 https://t.co/qakyDEvEXI

Deep Neural Networksの力学的解析 私が深層学習に触れ始めた時にこれ見てDeep沼にハマったんだけど、物理とNNがくっつく瞬間って好き https://t.co/FtUAtSbmSG

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

日本神経回路学会誌の最新号は計算論的精神医学の特集です！ 片平先生にお声がけいただき「強化学習を用いた依存症の計算論的精神医学研究」と題して、CPSYMAPの紹介から始まり、EJN論文の和文解説を寄稿しました。オープンアクセスなのでご興味ある方はぜひご覧ください。https://t.co/mkCsycbnpS

総説1篇目は、理研・露崎さんによる「行列・テンソル分解によるヘテロバイオデータ統合解析の数理―第3回 テンソル分解―」です。今回からついに皆様お待ちかねのテンソル分解です！本連載を読まれたことがない方はぜひ第1回からお楽しみください。https://t.co/1wz8JuBs6m

心理学（と関連分野）で研究する人は読まねばならない論文がついに公開されました（胃が痛くなるので要注意） https://t.co/B09mBiZm6d