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自己符号化ネットワークにおける生理的妥当性のある抑制性介在細胞による色恒常性の出現
RT @tak_yamm: 一応Neuro2020で発表します(dryの研究であれですが) 色の恒常性のモデルでzスコア正規化モデルがありますが、標準偏差を平均を引くような抑制をした後の活動の和で近似しても同様の結果が得られ、類似の正規化はspikingモデルでも実現可能とい…
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裸に虱なし
RT @tiyu12sai: 100年前(1920年)の本の、女性は自転車に乗るなという主張 「身体の震動が陰部に快覚を喚起して」「性欲心を増長せしめること確実」「間がな隙がな情人を漁り廻る事になる」「自転車に乗る女の素行を調べてみたまえ、淫奔の性情でない者はあるまい」http…
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受動喫煙の他者危害性の認識と禁煙への関心
今年は日本語論文1本書きました。来年は英語論文出したいです。 "受動喫煙の他者危害性の認識と禁煙への関心" https://t.co/O9VXg5Croc
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CNN麻雀 -麻雀向けCNN構成の有効性-
RT @lyakaap: 麻雀の局面をテンソル化してCNNを適用し、次に切る牌の予測をするという論文 時系列情報使えば大幅に改善出来そう https://t.co/ZgcA8EapI7
お気に入り一覧(最新100件)
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脳幹梗塞の診断における thin-slice gapless coronal DWI の臨床的意義と有用性
時間外のMRIは、専門医が必ず画像確認する訳ではないと思うんです。 私的には、脳幹梗塞の見落としは震える程コワイです。 (急変する確率高いから) 撮影条件は別として、2R 撮影するだけで、脳幹の見落としが減りました
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Explainable Artificial Intelligence Model for Diagnosis of Atrial Fibrillation Using Holter Electrocardiogram Waveforms
こんな論文を共著で出したりしました。ご縁があってサポートしました。ストレートに医療応用方向のお話です。 >J-STAGE Articles - Explainable Artificial Intelligence Model for Diagnosis of Atrial Fibrillation Using Holter Electrocardiogram Waveforms https://t.co/7gM0HHWfEW
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統計的因果推論の視点による重回帰分析
https://t.co/7J6CgZHagN で紹介されてたGelmanの本だけど、Causal Inference以外の回帰の使い方(つまり上記論文で議論されていない考え方)についてもちゃんと書かれている。
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統合情報理論から考える人工知能の意識
統合情報理論(IIT)の一般書を読んだ時、そこに書かれてる意識に対する要件は現代のNNなら大体当てはまるのではないか、と感じた。で、ググったら”IITの見方では、FFNに意識は無いけどRNNにはあるかもしれない”(意訳)という話が。 https://t.co/5EvwdzFYCc
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自己符号化ネットワークにおける生理的妥当性のある抑制性介在細胞による色恒常性の出現
一応Neuro2020で発表します(dryの研究であれですが) 色の恒常性のモデルでzスコア正規化モデルがありますが、標準偏差を平均を引くような抑制をした後の活動の和で近似しても同様の結果が得られ、類似の正規化はspikingモデルでも実現可能という内容です https://t.co/FfKXGdYMkW
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物体認識のための畳み込みニューラルネットワークの研究動向
@yu4u 氏の素敵論文。 ありがたく拝読させていただきます。 https://t.co/TxeukoZnAC
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統計モデルに基づく多様な音声の合成技術
合成音声の多様化についてまとめた解説論文「統計モデルに基づく多様な音声の合成技術」が先月の信学会和文DLランキングに入っていました。https://t.co/wHHPaiwsgs HMMが中心ですがDNN他でも参考になるかと思います。入門的内容で無償で見れますので興味のある方はどうぞ。https://t.co/jCFUVV2XSp
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CNN麻雀 -麻雀向けCNN構成の有効性-
麻雀の局面をテンソル化してCNNを適用し、次に切る牌の予測をするという論文 時系列情報使えば大幅に改善出来そう https://t.co/ZgcA8EapI7
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ディープラーニングと進化
松尾さんについては、この名文を読めば十分 https://t.co/DsptJSWAxC
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風雲急を告げる音声合成研究の最新動向
【再度】最新の音声合成研究の動向をまとめた解説です「風雲急を告げる音声合成研究の最新動向」https://t.co/AyitNBtl7i
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Deep Neural Networksの力学的・幾何学的解析
多様体仮説を知らなかったので追加の資料が必 「Deep Neural Networksの力学的・幾何学的解析」 https://t.co/Id7SRpr3Lm "The Manifold Tangent Classifier" https://t.co/lWpKkvTqQ2 https://t.co/MCu4AUzxD6
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