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投稿一覧(最新100件)
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身体装着型の二酸化塩素放散製剤の検証
効果ないって論文あって草 西村秀一. "身体装着型の二酸化塩素放散製剤の検証." 日本環境感染学会誌 32.4 (2017): 222-226. https://t.co/Pt1usAVr1I
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ヒエ・タピオカ・ヤマイモ混合麺の応力‐ひずみ特性と評価
https://t.co/igwzm4fUIN
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リーマン多様体上の最適化の基本と最新動向
RT @ballforest: リーマン多様体上の最適化の基本と最新動向 https://t.co/wRnGXohb91
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深層ニューラルネットの積分表現理論
RT @ogawa_tter: "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:/…
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Deep Neural Networksの力学的・幾何学的解析
Deep Neural Networksの力学的・幾何学的解析 https://t.co/Jhmv40kEPD 去年のJSAIの論文
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タンパク質二次構造予測を行う深層学習モデルのSaliency Mapによる可視化
DNNを用いてタンパク質のアミノ酸配列からその構造を予測するときに,なぜうまくいっているのかをSaliency Mapで可視化する話おもしろかった https://t.co/bjWN9jAdTv #jsai2017
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結晶化合物の物性予測のための原子間距離情報に基づくカーネル設計
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大規模なL1正則化問題のための座標降下法を用いたスキーム
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
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MLDAと教師なし単語分割に基づく概念と言語の相互学習
人間が言葉を覚え、言葉を概念に結びつけるとき、赤ちゃん語とふつうの語で違いが出るか(くるま→
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独立性尺度に基づく知識の粒度の教師なし推定
sho_yokoi氏 https://t.co/NJ2ht6LxCZ #jsai2017
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前頭前野のAccumulatorモデルを利用した,階層型脱抑制システムの提案
前頭前野における意思決定のモデルであるAccumulatorに複数のCNNの出力を順番に入れていくと精度が上がるよという話。DQNに用いると動作を滑らかにできる https://t.co/48rNtAKIeR
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深層畳み込みニューラルネットワークが獲得する注意選択モデルに対する心理物理学的タスクの影響
https://t.co/sJzDT3AIBq 深層畳み込みニューラルネットワークが獲得する注意選択モデルに対する心理物理学的タスクの影響
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文脈に依存した柔軟な運動学習を再現する人工小脳神経回路モデル
文脈に依存した柔軟な運動学習を再現する人工小脳神経回路モデル https://t.co/5BEcoI3i7O #jsai2017
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スパースコーディングを用いた脳活動の意味表象推定に関する精度向上への取り組み
脳が意味を考えるときにスパースコーディングを行っているかという研究 https://t.co/dXgb0xT2eq
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深層学習による画像刺激時のfMRI脳活動データからの文生成
深層学習による画像刺激時のfMRI脳活動データからの文生成 https://t.co/Hid2dK4DH9 #jsai2017
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大脳皮質における予測符号化を模倣した動画像予測モデルと脳活動の相関に関する考察
大脳皮質における予測符号化を模倣した動画像予測モデルと脳活動の相関に関する考察 https://t.co/9tJ1c9wBLc #jsai2017
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K-スパース全状態探索法による識別問題における変数選択
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敵対的訓練を利用したドメイン不変な表現の学習
GANでドメイン不変な表現を学習する話すごいのはわかるけどぼくの知識が足りなくて理解が追いついてない https://t.co/xBBIeu3VQM
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自然勾配近似法を起点としたバッチ正規化の数理的理解
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
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共有する潜在空間を用いた異なる時系列データの対応関係学習に関する取り組み
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
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CNNへの競合学習の統合による表現学習の強化
CNNへの競合学習の統合による表現学習の強化 https://t.co/vr3avwXkq3
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文脈に依存した柔軟な運動学習を再現する人工小脳神経回路モデル
小脳のモデル化の話おもしろそう https://t.co/5BEcoI3i7O
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Twitterデータを用いたユーモア語句自動生成手法に関する一検討
機械学習でおもしろツイート生成するやつだ https://t.co/Unw5jxRCwP
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人狼ゲームログからの狼役職絞り込みセオリーのマイニング
https://t.co/ubPc4WDSWN 人狼ゲームログからの狼役職絞り込みセオリーのマイニング
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コミック読者のネタバレ遭遇タイミングによる興味度合い変化
コミック読者のネタバレ遭遇タイミングによる興味度合い変化 https://t.co/vtHkhM7FF9
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「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトにおける英語科目の到達点と今後の課題
「ロボットは東大に入れるか」の発表もあるみたいですね https://t.co/aBkyva8Tsp
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流しそうめん@阪大坂による竹林の再価値化
人工知能学会で流しそうめんの発表をするそうです https://t.co/TTKSHyBYsl
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「ポスト・シンギュラリティ」の「おそ松さん」的ライフスタイル
「ポスト・シンギュラリティ」の「おそ松さん」的ライフスタイル https://t.co/uuatdDAe9T
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GPUによるSOM学習アルゴリズムの高速実行に関する研究
SOMをGPUで実行する方法調べてたら松江高専の先生の論文が出てきた https://t.co/pG3GR9XoHB
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情報幾何学
情報幾何学の基礎読んだら寄り道してしまったので甘利先生の資料見て軌道修正する https://t.co/7MqD8Rv0Om
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情報幾何学
情報幾何学の基礎読んだら寄り道してしまったので甘利先生の資料見て軌道修正する https://t.co/7MqD8Rv0Om
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RG-001 配列情報に基づくタンパク質間相互作用予測の構造情報付加による高精度化(G分野:生体情報科学)
アミノ酸からの特徴抽出、自然言語処理と似てる https://t.co/Iw8TDs1S6p
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RG-001 配列情報に基づくタンパク質間相互作用予測の構造情報付加による高精度化(G分野:生体情報科学)
アミノ酸からの特徴抽出、自然言語処理と似てる https://t.co/Iw8TDs1S6p
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音楽環境の違いによる作業効率に関する人間工学的基礎研究
http://t.co/phEL77BpJ5 ”リラックス音楽環境が仕事の効率が上がる可能性が示唆された。”
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TextAlive:音楽に同期した歌詞アニメーションのKinetic Typography制作環境
#SIGMUS 104での #TextAlive に関する初めての学術発表 https://t.co/uWYKWXOFkA から9年余、SIGMUS 138で後続研究を発表 https://t.co/qDjLKCtuYL できたということで、懐かしい感じです。 改めてユーザの方々、プロコン応募者、応援いただいた方々に御礼申し上げます。今後もよろしくお願いします! https://t.co/lXuzVphhsm
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TextAlive App API:「リリックアプリ」の提案とプログラミング・コンテストでの実証実験
#SIGMUS 104での #TextAlive に関する初めての学術発表 https://t.co/uWYKWXOFkA から9年余、SIGMUS 138で後続研究を発表 https://t.co/qDjLKCtuYL できたということで、懐かしい感じです。 改めてユーザの方々、プロコン応募者、応援いただいた方々に御礼申し上げます。今後もよろしくお願いします! https://t.co/lXuzVphhsm
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エントロピーとモデルの尤度(<講座>物理学周辺の確率統計)
> 観測データが与えられたとき, モデルの尤度は, そのモデルの定める確率分布からこのようなデータが得られる確率(あるいは確率密度)として定義される. エントロピーとモデルの尤度(<講座>物理学周辺の確率統計) 赤池 弘次 https://t.co/8mJZk2ktpe
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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
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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)
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
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発話機能からみた落語の談話構造
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
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超対称量子力学とその拡張
「量子力学から超対称性へ」http://t.co/CzckasRzHX 説明はかなり丁寧め,学生の方にはいいのかも.第5章を眺めてみるとshape invarianceを使って厳密に解ける量子力学を作る方法が紹介されている.参考として http://t.co/jhr2AU7Jtb
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