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しぐま@nagoya (@ssssssigma)

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37 0 0 0 OA 形而上学の排除から復権まで : 哲学と数学・論理学の60年(<特集>「数学と論理学の60年」)

RT @shinjike: 野家啓一「形而上学の排除から復権まで−−哲学と数学 ・論理学の 60年」『科学基礎論研究』2016, 31-36を読んだ。 論理実証主義の興亡を軸に、形而上学の哲学の排除から分析形而上学の興隆までをコンパクトに描いている。 https://t.co/…

883 0 0 0 OA 深層ニューラルネットの積分表現理論

RT @hayashiyus: 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輸送解釈に基づくDNNの積分表…

184 0 0 0 OA グリーンスーパーコンピュータZettaScalerの技術と今後の展望

> 最初に正しい答えが出るコードとして，ZettaScaler シリーズに移植後，上記のようなチューニングによってコードの高速化を図る開発スタイルを推奨している． https://t.co/XOGNgwGmxx 公式で推奨してるこのスタイル、めちゃ良さそう。

184 0 0 0 OA グリーンスーパーコンピュータZettaScalerの技術と今後の展望

RT @telmin_orca: PEZY-SC, SC2、ならびにZettaScalerシリーズに関するもっとも公式な資料は https://t.co/J55ykpoZRN にあるからな、なにかものを申したいならまずこれを読んでからにしてくれよな

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883 0 0 0 OA 深層ニューラルネットの積分表現理論

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輸送解釈に基づくDNNの積分表現の発見 https://t.co/MjzQABNbWw https://t.co/wgAuBCvxmx

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