洗髪大好き洗髪マン (@wsuzume)

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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

9 0 0 0 OA 再生核の理論

RT @ranoiaru: 見つけた これだ https://t.co/gfTi08aJ4j 簡単な条件の下で、再生核ヒルベルト空間のノルムはL^2のノルムと同じになる。
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
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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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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@ranoiaru コレと。https://t.co/DmeZdKD1e9
こんな感じの。https://t.co/vPk02fS4Gr
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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@Kingyopapaiya 関数解析としての理論はこちら。https://t.co/yEZprSkAE8
一応 cinii とかにも例の本の内容が投稿されてる。https://t.co/nQ6yFxc61t
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
@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
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:/…
RT @printf_moriken: 今日知った面白い論文。 EverCopter: 落ちてしまったドローンの給電のために、如何にドローンの位置を認識するかの論文。世の中には画像の顔認識のライブラリに溢れていることから、機体の頭に人の顔の画像を貼り付けて認識させる。 ht…
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

お気に入り一覧(最新100件)

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

9 0 0 0 OA 再生核の理論

見つけた これだ https://t.co/gfTi08aJ4j 簡単な条件の下で、再生核ヒルベルト空間のノルムはL^2のノルムと同じになる。
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
リーマン多様体上の最適化の基本と最新動向 https://t.co/wRnGXohb91
【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/B1P7QzTRVV
【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/B1P7QzTRVV
【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/B1P7QzTRVV
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。
(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
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/iDtYFrliwK
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"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
今日知った面白い論文。 EverCopter: 落ちてしまったドローンの給電のために、如何にドローンの位置を認識するかの論文。世の中には画像の顔認識のライブラリに溢れていることから、機体の頭に人の顔の画像を貼り付けて認識させる。… https://t.co/cDLgbKXjOm
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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1 1 1 1 OA 春色梅児誉美

@o_ccah どちらも国立国会図書館のデジタル化資料から閲覧できるのでURLを貼っておきます. 浮世風呂(https://t.co/HN0mm0CoOI)/春色梅児誉美(https://t.co/qVO5WlANXj)

6 1 1 1 OA 浮世風呂

@o_ccah どちらも国立国会図書館のデジタル化資料から閲覧できるのでURLを貼っておきます. 浮世風呂(https://t.co/HN0mm0CoOI)/春色梅児誉美(https://t.co/qVO5WlANXj)
RT @Paul_Painleve: @dif_engine パフィアンが説明されている教科書としては佐武一郎「線型代数学」。広田 良吾「行列式とパフィアン」(応用数理)全4回 1. https://t.co/ur8DxPZc9o 2. https://t.co/zanTRGE…
RT @Paul_Painleve: @dif_engine パフィアンが説明されている教科書としては佐武一郎「線型代数学」。広田 良吾「行列式とパフィアン」(応用数理)全4回 1. https://t.co/ur8DxPZc9o 2. https://t.co/zanTRGE…
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RT @temmusu_n: @genkuroki @sekibunnteisuu @metameta007 #超算数 森規矩男は緑表紙には見習い的に参加。戦中、国民学校で使われた国定算術教科書(カズノホンはその一二年生用)では、編修を主導した前田隆一を補佐。 長崎栄三「教科…
アドラー心理学の概念のようだ https://t.co/rCrE6P8mGg
キヤノン時代に培った解析手法を「ミッドナイト競輪」の購買データに適用してみた 佐世保市役所からの依頼によるものだ 相関解析で購買者の人物像が浮かびあがるという面白い結果がでた https://t.co/TqbHmhpWdv

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