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ぷにぷにの晩御飯
ぷにぷにの晩御飯 (
@wsuzume
)
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投稿一覧(最新100件)
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第一回:連続信号と離散信号
RT @trgmeip: 「 (現代では)フーリエ変換はもはや積分では定義されず,(急減少関数列の各項に対するフーリエ変換の関数列)$\hat x_n$の収束先として間接的に定義されている」https://t.co/NIWL406loO
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排便時に便器中から発見 されたミミズについて
RT @freeliving_mite: 懺悔したいことがあります. 「排便時に便器中から発見されたミミズについて」という報告を 土壌動物学会誌Edaphologiaに,投稿したのですが,月間アクセス数ランキングが,ずーっと1位になってしまっています.もっと良い論文や総説がある…
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LASSOに対するSURE理論に基づく情報量規準
RT @umaruyama: LASSOの正則化パラメータの選択には SURE(Stein's Unbiased Risk Estimate)から導出されるAICを使いましょう,という二宮さんからのメッセージ。 数値例やAICの導出もあって分かりやすい。 https://t.c…
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貝と接着
RT @dydt_Nao: トランスクリスタル様の接着か、なーほーね 深良い話やった (出典:松本et al.(1976), https://t.co/k3kdlNazvJ) https://t.co/yQoor7xBuW
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量子計算で出来ること・出来ないこと
RT @yoshi_and_aki: @theKaoriTanaka ぜひこちらをドウゾ↓ 『量子計算で出来ること・出来ないこと』森前 智行 https://t.co/hKHu3ZHpXW
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機械学習におけるハイパパラメータ最適化手法:概要と特徴
RT @ieice_EIC:
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骨組構造の爆破解体解析・実験システムの開発
RT @soyengine: 爆破解体解析 https://t.co/fpQQpQFLTV
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流体シミュレーションおよび統計手法を用いた光電極による水素製造装置の設計
この論文なんですけど。 https://t.co/ltH88iRkHq
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スペクトル幾何学とグラフ理論
RT @elephant_map: ラプラシアンの固有値問題と有限要素法,グラフ理論には関係があるみたい
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応用数理の遊歩道(26) : 情報幾何の生い立ち
RT @tmcosmos_org: 甘利俊一氏、 情報幾何の生い立ち https://t.co/4koDBgQ8OT より: 「大型研究は,大勢の人を結集し指導者の構想の下に人々を歯車のように使い,3年とか5年の短期間で勝負をつけようとする.こうした研究も必要であろう.また,…
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混合整数最適化による線形回帰モデルの最良変数選択
RT @ballforest: 混合整数最適化による線形回帰モデルの最良変数選択 高野 祐一, 宮代 隆平 https://t.co/RlaZNScjbz
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ニューラルネットの関数解析的方法と無限次元零空間
RT @ballforest: オープンアクセス / ニューラルネットの関数解析的方法と無限次元零空間 園田 翔 https://t.co/rIjdjm55SE
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Investigating Aerosol Effects on Maritime Deep Convective Clouds Using Satellite and Reanalysis Data
RT @Kingyopapaiya: https://t.co/2IBXkZLp5M 修論の内容の論文、本公開になりましたー。 (*’ω’ノノ゙☆パチパチ
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ガウス過程回帰の基礎
任意の関数でよい(任意の関数を指定してもそれはガウス過程と呼んでもよい)とか、定数関数とすることが多い(通例そうすることが多い)とか書かれてるだけで「なぜそうするのか」への言及はどの資料でもやんわり避けられている。 https://t.co/qJLobkh6ab
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《制御理論における数学》第1回: 線形代数-特異値分解を中心にして
RT @ballforest: 《制御理論における数学》第1回: 線形代数-特異値分解を中心にして https://t.co/YWgTd7RLC6
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ガウス過程・深層ガウス過程とそれらの音声情報処理への応用
RT @ballforest: オープンアクセスになってました https://t.co/21QRfA1EBo https://t.co/8qQSEuvzXg
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数値流体力学における差分法、有限体積法の応用(爆発的天体現象における流体力学的不安定性,研究会報告)
RT @toya42_fortran: 「一般曲線座標のうえで方程式を保存形に書くのは相対論のおはこである。しかし、かなしいかな航空工学の専門家にはその素養がなく、導出された方程式はぶざまな形をしたものであった 。」 "数値流体力学における差分法、有限体積法の応用",松田,1…
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GPUへの完全オフロード化によるTSQRの高速化に関する研究
QR分解のGPU実装(TSQR : Tall Skinny QR)https://t.co/fdjcQcHsDE
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昆虫類,土壌動物に含まれるカリウム,カルシウム,マグネシウム,ナトリウムの含量
昆虫にもミネラルが含まれているっぽいのであれだけの数がいれば昆虫によるミネラルの運搬はありえる。https://t.co/yytdFXE7P7
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多変数フーリエ級数と格子点問題について
RT @Perfect_Insider: d次元単位球の定義関数(原点からの距離が1以下の点で1、それより遠い点で0をとる関数)は極めて普通な関数に見える。ところが、この関数をフーリエ変換してフーリエ逆変換すると、5次元以上の場合、任意の有理点で元の関数に戻らず、発散するという…
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ファジィ推論エキスパートシステムの現状と動向
RT @tmaehara: 家電は最も代表的なファジー論理 [https://t.co/bXNfsBm3Na] の応用例 [https://t.co/0djthdnCrF, https://t.co/PqjXR41RfJ] だし,ファジー論理は純然たる AI 技術で,IJCAI…
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聖徳太子をつくる技術:独立成分解析:多変量データの新しい分解法
RT @QUANTA_in_Math: @hayashiyus ご存知だとは思いますが,昔,独立成分分析(ICA)が流行った頃の文献で,比較的すぐに読めて情報幾何的な解説があり,自然勾配法に関する話が出てきます。 https://t.co/CJwJ69uHne 白色化で思い出し…
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再生核ヒルベルト空間の理論によるガウス過程回帰の汎化誤差解析
RT @hayashiyus: 鈴木大慈先生 @btreetaiji によるガウス過程回帰の汎化誤差解析の解説.ガウス過程の性質はそれに対応する再生核ヒルベルト空間(RKHS)の構造が定めることを紹介.RKHSの複雑さ(単位球の「被覆数」で測る)がガウス過程回帰の汎化誤差を決定…
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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
RT @yu4u: 下記のサーベイ論文の正式版が公開されました。和文Dのサーベイ論文は無償公開論文として公開されるようなので、誰でも閲覧頂けます! https://t.co/ZocvifoGnH https://t.co/jmfGA3pRW5
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変分法による随伴方程式を用いたデータ同化作用について
RT @ceptree: 変分法による随伴方程式を用いたデータ同化作用について https://t.co/EWxuIX9aC8
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正準相関分析入門
RT @yagami_360: 線形正準相関分析(P3~P4) カーネル正準相関分析(P4~P6) https://t.co/UICHDoBP7T
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発光する玉子焼にぎり寿司から分離した発光細菌の検討
RT @rei_ktrg: @ka_zuan 論文が出てますね https://t.co/g6D9PQIh4Y
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統計検定を理解せずに使っている人のために III
RT @bot_tips: 【統計検定を理解せずに使っている人のためにⅠ〜Ⅲ】 東北大学の池田郁男 先生による生物実験でよく用いる統計検定法を原理から、どのように使い分けるかまで数学が苦手な人(僕)でもわかるようにまとめられている。 https://t.co/QsmVMxh1f…
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統計検定を理解せずに使っている人のために II
RT @bot_tips: 【統計検定を理解せずに使っている人のためにⅠ〜Ⅲ】 東北大学の池田郁男 先生による生物実験でよく用いる統計検定法を原理から、どのように使い分けるかまで数学が苦手な人(僕)でもわかるようにまとめられている。 https://t.co/QsmVMxh1f…
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統計検定を理解せずに使っている人のために I
RT @bot_tips: 【統計検定を理解せずに使っている人のためにⅠ〜Ⅲ】 東北大学の池田郁男 先生による生物実験でよく用いる統計検定法を原理から、どのように使い分けるかまで数学が苦手な人(僕)でもわかるようにまとめられている。 https://t.co/QsmVMxh1f…
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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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統計検定を理解せずに使っている人のために III
RT @bot_tips: 【統計検定を理解せずに使っている人のためにⅠ〜Ⅲ】 東北大学の池田郁男 先生による生物実験でよく用いる統計検定法を原理から、どのように使い分けるかまで数学が苦手な人(僕)でもわかるようにまとめられている。 https://t.co/QsmVMxh1f…
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統計検定を理解せずに使っている人のために II
RT @bot_tips: 【統計検定を理解せずに使っている人のためにⅠ〜Ⅲ】 東北大学の池田郁男 先生による生物実験でよく用いる統計検定法を原理から、どのように使い分けるかまで数学が苦手な人(僕)でもわかるようにまとめられている。 https://t.co/QsmVMxh1f…
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統計検定を理解せずに使っている人のために I
RT @bot_tips: 【統計検定を理解せずに使っている人のためにⅠ〜Ⅲ】 東北大学の池田郁男 先生による生物実験でよく用いる統計検定法を原理から、どのように使い分けるかまで数学が苦手な人(僕)でもわかるようにまとめられている。 https://t.co/QsmVMxh1f…
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一般行動および抑うつ様行動の評価法
https://t.co/jbF9fgwzzh
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リーマン多様体上の最適化の理論と応用
@ranoiaru コレと。https://t.co/DmeZdKD1e9
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リーマン多様体上の最適化の理論と応用
こんな感じの。https://t.co/vPk02fS4Gr
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行列式とパフィアン(2)
RT @Paul_Painleve: 応用数理14 巻 (2004) 連載 広田 良吾 行列式とパフィアン(1~4) https://t.co/ur8DxPZc9o https://t.co/zanTRGENMl https://t.co/MnsEMyhVrg https://…
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行列式とパフィアン(1)
RT @Paul_Painleve: 応用数理14 巻 (2004) 連載 広田 良吾 行列式とパフィアン(1~4) https://t.co/ur8DxPZc9o https://t.co/zanTRGENMl https://t.co/MnsEMyhVrg https://…
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行列式とパフィアン(4)
RT @Paul_Painleve: 応用数理14 巻 (2004) 連載 広田 良吾 行列式とパフィアン(1~4) https://t.co/ur8DxPZc9o https://t.co/zanTRGENMl https://t.co/MnsEMyhVrg https://…
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行列式とパフィアン(3)
RT @Paul_Painleve: 応用数理14 巻 (2004) 連載 広田 良吾 行列式とパフィアン(1~4) https://t.co/ur8DxPZc9o https://t.co/zanTRGENMl https://t.co/MnsEMyhVrg https://…
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深層ニューラルネットの積分表現理論
@Kingyopapaiya 関数解析としての理論はこちら。https://t.co/yEZprSkAE8
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数理形態学における諸演算とモデル構成作用素
一応 cinii とかにも例の本の内容が投稿されてる。https://t.co/nQ6yFxc61t
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カーネル判別分析を利用した多クラス識別のためのパラメータ自動決定法
カーネル判別分析の資料あさってたら情報処理学会が情報系が大好きな「微分して0になる」でハイパーパラメータ求めててワクワクした。https://t.co/ItbUcxZP1X
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深層ニューラルネットの積分表現理論
@ranoiaru 関連すると思われる話をどこかで見た気がしたのでご参考までに。https://t.co/LkiEgt7gWJ
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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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インテリジェントビジョンシステム(IVS)を用いた高速•高精度眼球運動計測装置の開発と評価
RT @AmadeusSVX: 固視微動と呼ばれる眼球運動ですね。 こちらにその種類と周波数が載っているので、参考になるかもしれません https://t.co/BirzT076EQ https://t.co/i4PIsH9x2k
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超立方体状ネットワークでの最小重み生成木構成分散問題のメッセージ複雑度について
やっぱ考え済みか? http://t.co/yLMoq8uwG9
お気に入り一覧(最新100件)
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第一回:連続信号と離散信号
「 (現代では)フーリエ変換はもはや積分では定義されず,(急減少関数列の各項に対するフーリエ変換の関数列)$\hat x_n$の収束先として間接的に定義されている」https://t.co/NIWL406loO
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LASSOに対するSURE理論に基づく情報量規準
LASSOの正則化パラメータの選択には SURE(Stein's Unbiased Risk Estimate)から導出されるAICを使いましょう,という二宮さんからのメッセージ。 数値例やAICの導出もあって分かりやすい。 https://t.co/HlRa27ZSgR
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貝と接着
トランスクリスタル様の接着か、なーほーね 深良い話やった (出典:松本et al.(1976), https://t.co/k3kdlNazvJ) https://t.co/yQoor7xBuW
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量子計算で出来ること・出来ないこと
@theKaoriTanaka ぜひこちらをドウゾ↓ 『量子計算で出来ること・出来ないこと』森前 智行 https://t.co/hKHu3ZHpXW
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機械学習におけるハイパパラメータ最適化手法:概要と特徴
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骨組構造の爆破解体解析・実験システムの開発
爆破解体解析 https://t.co/fpQQpQFLTV
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スペクトル幾何学とグラフ理論
ラプラシアンの固有値問題と有限要素法,グラフ理論には関係があるみたい
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応用数理の遊歩道(26) : 情報幾何の生い立ち
甘利俊一氏、 情報幾何の生い立ち https://t.co/4koDBgQ8OT より: 「大型研究は,大勢の人を結集し指導者の構想の下に人々を歯車のように使い,3年とか5年の短期間で勝負をつけようとする.こうした研究も必要であろう.また,この中から優秀な人材が育つこともあるだろう…(続く)
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混合整数最適化による線形回帰モデルの最良変数選択
混合整数最適化による線形回帰モデルの最良変数選択 高野 祐一, 宮代 隆平 https://t.co/RlaZNScjbz
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ニューラルネットの関数解析的方法と無限次元零空間
オープンアクセス / ニューラルネットの関数解析的方法と無限次元零空間 園田 翔 https://t.co/rIjdjm55SE
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Investigating Aerosol Effects on Maritime Deep Convective Clouds Using Satellite and Reanalysis Data
https://t.co/2IBXkZLp5M 修論の内容の論文、本公開になりましたー。 (*’ω’ノノ゙☆パチパチ
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《制御理論における数学》第1回: 線形代数-特異値分解を中心にして
《制御理論における数学》第1回: 線形代数-特異値分解を中心にして https://t.co/YWgTd7RLC6
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ガウス過程・深層ガウス過程とそれらの音声情報処理への応用
オープンアクセスになってました https://t.co/21QRfA1EBo https://t.co/8qQSEuvzXg
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数値流体力学における差分法、有限体積法の応用(爆発的天体現象における流体力学的不安定性,研究会報告)
「一般曲線座標のうえで方程式を保存形に書くのは相対論のおはこである。しかし、かなしいかな航空工学の専門家にはその素養がなく、導出された方程式はぶざまな形をしたものであった 。」 "数値流体力学における差分法、有限体積法の応用",松田,1990. https://t.co/VsZX156siC
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ファジィ推論エキスパートシステムの現状と動向
家電は最も代表的なファジー論理 [https://t.co/bXNfsBm3Na] の応用例 [https://t.co/0djthdnCrF, https://t.co/PqjXR41RfJ] だし,ファジー論理は純然たる AI 技術で,IJCAI'19 でも発表がある [https://t.co/vuytwnZKiJ]. https://t.co/l3jYxlweaN
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聖徳太子をつくる技術:独立成分解析:多変量データの新しい分解法
@hayashiyus ご存知だとは思いますが,昔,独立成分分析(ICA)が流行った頃の文献で,比較的すぐに読めて情報幾何的な解説があり,自然勾配法に関する話が出てきます。 https://t.co/CJwJ69uHne 白色化で思い出しました。
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変分法による随伴方程式を用いたデータ同化作用について
変分法による随伴方程式を用いたデータ同化作用について https://t.co/EWxuIX9aC8
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リーマン多様体上の最適化の基本と最新動向
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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ディープラーニングと進化
東京大学の松尾豊教授も論文「ディープラーニングと進化 https://t.co/2MCZzLFszq 」の中で、ディープラーニングの研究では「いかに問題を微分可能にするかは大きなテーマ」と述べており、微分コンサルはAI技術にも活躍の余地があるようです。
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行列式とパフィアン(2)
応用数理14 巻 (2004) 連載 広田 良吾 行列式とパフィアン(1~4) https://t.co/ur8DxPZc9o https://t.co/zanTRGENMl https://t.co/MnsEMyhVrg https://t.co/wZ4AOso9iH 線型代数の講義に慣れてきたら、大学1年の6月くらいでも読める。ソリトンの研究・最先端の一歩手前。
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行列式とパフィアン(1)
応用数理14 巻 (2004) 連載 広田 良吾 行列式とパフィアン(1~4) https://t.co/ur8DxPZc9o https://t.co/zanTRGENMl https://t.co/MnsEMyhVrg https://t.co/wZ4AOso9iH 線型代数の講義に慣れてきたら、大学1年の6月くらいでも読める。ソリトンの研究・最先端の一歩手前。
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行列式とパフィアン(4)
応用数理14 巻 (2004) 連載 広田 良吾 行列式とパフィアン(1~4) https://t.co/ur8DxPZc9o https://t.co/zanTRGENMl https://t.co/MnsEMyhVrg https://t.co/wZ4AOso9iH 線型代数の講義に慣れてきたら、大学1年の6月くらいでも読める。ソリトンの研究・最先端の一歩手前。
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行列式とパフィアン(3)
応用数理14 巻 (2004) 連載 広田 良吾 行列式とパフィアン(1~4) https://t.co/ur8DxPZc9o https://t.co/zanTRGENMl https://t.co/MnsEMyhVrg https://t.co/wZ4AOso9iH 線型代数の講義に慣れてきたら、大学1年の6月くらいでも読める。ソリトンの研究・最先端の一歩手前。
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