藤宮香織さんと幸せな家庭を築きたい (@olanleed)

投稿一覧(最新100件)

RT @ML_deep: 量子ビットニューラルネットワーク? 量子粒子群最適化法? https://t.co/BiPlDrU7O9
J-STAGE Articles - ニューラルネットワークの関数空間における幾何構造(理論) https://t.co/lWWQ2sNzDg
RT @iwiwi: 論文「ネットワーク上の頂点間特徴量としての Top-k 距離とその高速なクエリ応答」 https://t.co/celi4miSAJ が人工知能学会 2016 年度論文賞を受賞しました。新たな応用も含めた提案をする挑戦的で思い出深い研究でした。高く評価して…
RT @yo_ehara: .@n_hidekey 研のJSAIの原稿、語順を考慮した分散表現の話、おもしろい。生文を受け取り、もとの語順を復元するような分散表現を学習する。実際に、精度も向上している…画像関連かと思ったら、NLPそのものだった。 https://t.co/76…
@kagee04 一つは擬似逆行列でほにょほにょする方法がある(ELM系列?) https://t.co/RlGdRprsN3
RT @todesking: 興味深い論文だけど概要に「バカ」って書いてあるの凄いな…… 「炎上させるのはバカ」って結論出した先行研究何者だよ………… https://t.co/OfUyWLaTm3
RT @tonton_buhi: 声優に謝辞を書いている修論を見つけたぞ... https://t.co/Tpn6eenuEw
RT @Asyley_: 今日のノーベルクッキング賞はこちら! CiNii 論文 - おいしいカレーの作り方 http://t.co/BLUanUpYeA #CiNii
RT @kaikoen: 論文「標準的なゲームプレイヤにとって自然に見える疑似乱数列の生成法」、めっちゃ面白え! 「数学的に正しく生成された乱数」と「プレイヤーが考える公平な乱数」って結構違うんだぜ!という話を、認知科学や心理学のアプローチで解説してる論文。 https://t…
RT @unnonouno: 笑いの自然言語処理という研究をやりたいなぁ、と常々思っていたが、落語の談話構造に関する論文を見つけた https://t.co/A7B8OB4Zju
CiNii 論文 -  女子大学生による暑熱環境下におけるパンティーストッキングの着用評価 http://t.co/sX75O4Gjrg #CiNii
RT @call_me_nots: おいやめろ / “CiNii 論文 -  マイクロブログの投稿時間に着目したユーザの職業推定に関する研究” http://t.co/t73536RGtJ
RT @xLUN: Reading : 網タイツの印象における柄及び肌露出度の影響 Influence of Patterns and Degree of Skin Exposure on Impression of Net Tights http://t.co/2V36A6J…

お気に入り一覧(最新100件)

最適輸送問題を変分原理で決定される確率力学の問題とみなす.こういう見方ができると Wasserstein 計量に手触り感がでてくるので有難い.三上敏夫先生の講演資料. 確率最適輸送問題… https://t.co/NwtNyAEJvG
ニューラルネットワーク理論と符号 https://t.co/T0pcNgtEcN
(このテーブルは勉強になる)無限個の中間層素子をもつニューラルネットは、二乗可積分関数の空間 L2 や、連続関数の空間 C にコンパクト開位相を入れた空間などで稠密=万能関数近似装置となることができる。 1.… https://t.co/6b5QiIIZzk
積分変換の反転公式をみると、最適なカーネル関数を見つけることと、最適なリッジレット変換を考えることは数学的に等価だということがわかる。DNNの解析には関数解析が重要になる、と色々な人が言っている。おそらくそれは正しいと思う。 1.… https://t.co/Vw3U7SmHFo
園田翔さんの博士論文『深層ニューラルネットの積分表現理論』を勉強させていただいている。①無限個の中間層素子をもつNNは万能近似能力をもつ、②近似対象 f(x) を積分変換すると中間層素子のパラメータ分布が得られる、③輸送解釈に基づ… https://t.co/ZRdL4MHvp6
量子ビットニューラルネットワーク? 量子粒子群最適化法? https://t.co/BiPlDrU7O9
日本語の極性判定のデータセットって、存在しなかったりするのかな。NTCIRのデータセットは母体として毎日/読売のデータが必要だし、極性辞書の構築・評価研究でもベースラインのようなデータセットを使っていない。… https://t.co/xSMhqWeQ7h
拙著サーベイ論文「オートマトン理論再考」が今日付けでJSTAGEに公開されました! どなたでもアクセスできると思いますので,ぜひぜひ読んでみてください. https://t.co/5WHN1lbyYY
"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/YZXHfRt324
高次元ニューロコンピューティングの研究動向 https://t.co/WGNEKfxfQ4 複素NN、双曲NN、四元数NN、クリフォードNN。。。色々あるのね
論文「ネットワーク上の頂点間特徴量としての Top-k 距離とその高速なクエリ応答」 https://t.co/celi4miSAJ が人工知能学会 2016 年度論文賞を受賞しました。新たな応用も含めた提案をする挑戦的で思い出深… https://t.co/7yVpTiO3ib
Deep Neural Networksの力学的・幾何学的解析 https://t.co/Jhmv40kEPD 去年のJSAIの論文
SGDなどの座標降下法において学習しながら特徴選択をする方法。サンプルのインデックスを選択しながら座標降下法を回すのではなく特徴のインデックスを選択しながら座標降下法を回すことで特徴選択を行う https://t.co/UXA4WYZAcq
今日個人的に面白いなと思った発表です https://t.co/mfmoni5xDg https://t.co/1Tuh4JD4RR
今日個人的に面白いなと思った発表です https://t.co/mfmoni5xDg https://t.co/1Tuh4JD4RR
“対話型進化計算を用いた「合コン」問題の解法と評価 - 文献詳細 - Ceek.jp Altmetrics” https://t.co/hPXavBiGsd
.@n_hidekey 研のJSAIの原稿、語順を考慮した分散表現の話、おもしろい。生文を受け取り、もとの語順を復元するような分散表現を学習する。実際に、精度も向上している…画像関連かと思ったら、NLPそのものだった。 https://t.co/76Yxf8TAku
画像認識に関する論文「A Bayesian approach to Image recognition based on separable lattice hidden Markov models」が掲載されました.こちら→https://t.co/2Sx05vsGyg
数学的にきちんとしたモデル選択の話としては 柴田里程氏の昔のこれ https://t.co/n4QYJLwkHl がよくまとまっているのでは(個人的には数学的にきちんとしていることに特に興味はないけど)特異モデルとかは出てこないけど,それはいいでしょう.
#数楽 https://t.co/wGEOzKXDIk 渡辺澄夫、特異モデルとベイズ学習 (2003) これ読みものとしてとても面白い。添付画像はこれより。渡辺澄夫さんが佐藤のb函数とゼータ函数を「発見」したときの感動の話。 https://t.co/3EWg17HyoW
興味深い論文だけど概要に「バカ」って書いてあるの凄いな…… 「炎上させるのはバカ」って結論出した先行研究何者だよ………… https://t.co/OfUyWLaTm3
AI学会でJuliaだと / “jsai2016:1E5-1 Julia言語による深層学習ライブラリの実装と評価” https://t.co/BL7vq4EgNt
“確率勾配ブースティングを用いたテレコムの契約者行動予測モデルの紹介(KDD Cup 2009 での分析より)” https://t.co/aiFMNwIYiu
声優に謝辞を書いている修論を見つけたぞ... https://t.co/Tpn6eenuEw
今日のノーベルクッキング賞はこちら! CiNii 論文 - おいしいカレーの作り方 http://t.co/BLUanUpYeA #CiNii
論文「標準的なゲームプレイヤにとって自然に見える疑似乱数列の生成法」、めっちゃ面白え! 「数学的に正しく生成された乱数」と「プレイヤーが考える公平な乱数」って結構違うんだぜ!という話を、認知科学や心理学のアプローチで解説してる論文。 https://t.co/cO5CzTeaWz
笑いの自然言語処理という研究をやりたいなぁ、と常々思っていたが、落語の談話構造に関する論文を見つけた https://t.co/A7B8OB4Zju
おいやめろ / “CiNii 論文 -  マイクロブログの投稿時間に着目したユーザの職業推定に関する研究” http://t.co/t73536RGtJ
Reading : 網タイツの印象における柄及び肌露出度の影響 Influence of Patterns and Degree of Skin Exposure on Impression of Net Tights http://t.co/2V36A6JhkT
貴重な論文情報です http://t.co/BLUanUpYeA

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RT @shimajiroxyz: ユーモアの分類化に関する論文 https://t.co/bn8Km4sGxF 表現する動機の観点からユーモアを遊戯的、攻撃的、支援的の3つに分類することを提案している。 空耳は遊戯的ユーモアに含まれると考えられる。
良く出来ている -> J-STAGE Articles - マルチモーダル情報に基づくグループ会話におけるコミュニケーション能力の推定 https://t.co/dk5if1nplA
これは必読だわ J-STAGE Articles - 人は失恋によって成長するのか https://t.co/4jcuhV4wQF
RT @EbiEbiEvidence2: 急速な論理展開だ https://t.co/NbenYPGyci https://t.co/e7Os4UckQb
RT @EbiEbiEvidence2: 急速な論理展開だ https://t.co/NbenYPGyci https://t.co/e7Os4UckQb
RT @EbiEbiEvidence2: 急速な論理展開だ https://t.co/NbenYPGyci https://t.co/e7Os4UckQb
RT @HattoriM: 私が関わった中国のサイエンス関連の記事でネットからみれるものをまとめました 中国でラボをはじめるということ https://t.co/yOCBbB3Kfa “科学技術強国”中国の躍進と日本の厳しい現実 |NHK NEWS https://t…
RT @EbiEbiEvidence2: 急速な論理展開だ https://t.co/NbenYPGyci https://t.co/e7Os4UckQb
RT @Iceland_jack: interesting? (Type Classes) Resolving Ambiguous Types in #Haskell by Checking Uniqueness of Type Variable Assignments un…
RT @voluntas: CiNii 論文 -  スプリアス・タイムアウト検出と輻輳ウインドウ制御アルゴリズムに関する研究 https://t.co/7K05Eqf8of 積むだけ積んでおく。
電波時計の話で気になってプロトコルを知らててみようと思ったら解説論文を見つけた。 https://t.co/vQ4ApfNIWn 通信速度は1bpsらしい。時刻合わせに最大2分かかるというのを納得した。 https://t.co/TlFV6tyncD

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RT @shimajiroxyz: ユーモアの分類化に関する論文 https://t.co/bn8Km4sGxF 表現する動機の観点からユーモアを遊戯的、攻撃的、支援的の3つに分類することを提案している。 空耳は遊戯的ユーモアに含まれると考えられる。
RT @cicada3301_kig: 言語学者が精神病者の言語を分析する研究、ちゃんとあるらしい https://t.co/jMQZ4I6hFq https://t.co/eVO4lHTg1g
良く出来ている -> J-STAGE Articles - マルチモーダル情報に基づくグループ会話におけるコミュニケーション能力の推定 https://t.co/dk5if1nplA
これは必読だわ J-STAGE Articles - 人は失恋によって成長するのか https://t.co/4jcuhV4wQF
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RT @Iceland_jack: interesting? (Type Classes) Resolving Ambiguous Types in #Haskell by Checking Uniqueness of Type Variable Assignments un…
RT @voluntas: CiNii 論文 -  スプリアス・タイムアウト検出と輻輳ウインドウ制御アルゴリズムに関する研究 https://t.co/7K05Eqf8of 積むだけ積んでおく。
電波時計の話で気になってプロトコルを知らててみようと思ったら解説論文を見つけた。 https://t.co/vQ4ApfNIWn 通信速度は1bpsらしい。時刻合わせに最大2分かかるというのを納得した。 https://t.co/TlFV6tyncD