yu4u (@yu4u)

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Abst見る限り "12 participants with user-dependent training" と書いてあるのでそれでいいのか感ある。他人への汎化できているかが皆興味あると思うのだが… https://t.co/FxIMA0t9j4 https://t.co/uxe1JbJgx2
RT @onishi_masaki: 産総研AIセンターの尾崎さんのサーベイ論文「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」が信学誌に掲載されました.研究のグローバル化が進む中での和文誌のあり方の一つがサーベイ論文だと思っているのですがこの分野は進歩が速いのでサー…
RT @hitottiez: 我々の論文が、2019年度 映像情報メディア学会 論文賞を受賞しました! 入社&入学して初めての研究テーマだったので感慨深いです。 共著の皆様のご指導や家族の日々のサポートに感謝します。 論文:https://t.co/TxEpWNKdMf ht…
中部大学 山下先生 @takayosiy と共著の論文が2019年度 電子情報通信学会 論文賞を受賞しました! 日本語論文の意義として、分野への貢献を意識したサーベイ論文で、その観点で評価して頂いたのだと思い、とても嬉しいです。 論文:https://t.co/SeVmfS8shZ 関連講演資料:https://t.co/d13mubmMu3 https://t.co/QX3ovXVFPT
昔頑張って作った資料が10万viewいってるー! https://t.co/J54ifMmUkG アップデート版の論文もよろしくお願いいたします(もう古くなってしまった気も) → https://t.co/shIP86wHq1 https://t.co/sABsRQWHwn
ゎーぃ。 @owruby パイセンの学習率とかdata augmentationとかアンサンブルとかの網羅的な検証論文(https://t.co/O4YI0Xn7ga)はKaggler見るべきでは!?(せんでん https://t.co/HI7HhdwurC https://t.co/pLAaNF4owO
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
RT @akinori_ito: 擬音語なら、特開平10-149365とか、これとか https://t.co/zFN4k2IZtm https://t.co/muLEbXhZg2 https://t.co/LM22DAxQgW
RT @ketsumedo_yarou: .@yu4u さん、PQ著者のJegouさん、佐藤先生とPQのサーベイ論文書いたので全員引用してください。本当にお願いします https://t.co/TI7oIrv9De
福島先生の論文、図がめっちゃ綺麗…(こなみかん / “Deep CNN ネオコグニトロンの学習 Training Deep CNN Neocognitron 福島 邦彦 Kunihiko Fukushima ファジィシステム研究…” https://t.co/cSSkpzhqhf
@joyport @sonson_twit 回帰木から何か違うのか良く分からないですね。あとこれは逐次学習がでできてNNは破滅的忘却が発生するという言い方がミスリーディングですね…違うタスクを学習させたらダメになるのは同じはずですし。まぁあんまり気にしたら駄目な気がします https://t.co/rmZiBqJJ6q
これか / オンラインチャットサービスにおける未成年者検出 https://t.co/iFPXuiBtRO https://t.co/yvnQ2LFdF1
RT @ceekz: 新作論文が出ました。日本の論文って、ソーシャルメディアでどれくらい言及されてるの?という疑問に応えています。 / 日本の学協会誌掲載論文のオルトメトリクス付与状況 https://t.co/jarP5T6eb1
RT @Idesan: 研究者として独り立ちする際の苦悩についての美しいエッセイ by 南部健一 東北大学名誉教授。 https://t.co/DPUqBjdit3
この論文、arXivで何で映像メディア学会の論文フォーマットなんだろうと思ってたら、まさかの映メ論文 / Visual Instance Retrieval with Deep Convolutional Networks https://t.co/mQfj7c2BvI
RT @kaikoen: 論文「標準的なゲームプレイヤにとって自然に見える疑似乱数列の生成法」、めっちゃ面白え! 「数学的に正しく生成された乱数」と「プレイヤーが考える公平な乱数」って結構違うんだぜ!という話を、認知科学や心理学のアプローチで解説してる論文。 https://t…
RT @tatsushi_do_ob: ”筆者らは, 「併置型」と呼ぶ駄洒落の一種 (例「トイレに行っといれ」) を, 外国語専攻の大学生54名に筆記によって創作させ, 203個を収集した. ”  非常に面白い論文を見つけた >> 記述された「併置型駄洒落」の音素上の性質 ht…
RT @ceekz: 夏休みには色々あるわけですけども、「俺は最悪の可能性から考えるんだ」という人には、こちらの論文を参照するとよいかと思います。 / 失恋時の状況と感情・行動に及ぼす関係の親密さの影響 http://t.co/Z5IaWJ7VHe
RT @ceekz: 大学生の夏休み、いろいろあると思うんですが、研究によれば、出会ってから3ヶ月がポイントのようですよ。 / 恋愛における告白の成否の規定因に関する研究 http://t.co/xwFMMzlYTH
RT @HiromitsuTakagi: 去年、情処のCVIM(コンピュータビジョン…)研究会の特別講演に呼ばれhttp://t.co/4MKPGmVkfh の内容で話したのだけど、聴衆が無反応でorzだった。お招き頂いた幹部の先生方は問題意識をお持ちでしたが、各研究者には、要…
RT @acaric_rikoukei: 犬度!? / KAKEN - 犬度比検定統計量の漸近分布の特徴付けに関する研究(07780204) - 1995年度採択課題 http://t.co/6RdF87FfNt
RT @sylvan5: ほぼ同じことを思っていた。自分は研究者とか科学者には向かないと早期に悟ったね。多分発明家になりたかったのだと思う。現代にはそんな職業ないけどさ(笑)https://t.co/uCvpBu0o
RT @sla: 今日のセミナーで紹介した大阪ガスの情報ソリューションチーム様の論文はこちらです。データサイエンティストでなくても、業務でデータに関わる全ての人にお勧めしたい。 http://t.co/QVBxZug6
RT @yasutomo57jp: システム「ここにぼっちがひとり! m9(・∀・ )」(´・ω:;.:... RT @chilyamaru: やめてくださいしんでしまいます(´;ω;`) RT: @yasutomo57jp: ヤメテー(´・ω・`) http://t. ...

お気に入り一覧(最新100件)

ディズニーでも違法サイトでもOKなのつよい 上野, 情報解析と著作権──「機械学習パラダイス」としての日本, 人工知能 36巻 6 号(2021 年 11 月) https://t.co/xKeQv4PUqF https://t.co/QocVPg8CZu
ホンダの自動運転で用いられている自己位置推定。白線マッチングには、Mobileye(モービルアイ)の技術が採用されていると思われる。 GNSS+カメラで認識した白線をHDマップとマッチング+IMU併用車輪オドメトリ "世界で初めてレベル3の型式指定を受けた自動運転技術の概要" https://t.co/miGbHvU5eb https://t.co/GNfOj6jYt3
わあ出てる。 https://t.co/ieBSUqozfE 「和文論文誌をいつまで続けるべきか」 (副音声:今すぐ止めても良いのでは?) これは誰かに説得されるのであればそれはそれでよいと思っている意見なので、誰か僕に人工知能分野の和文論文誌の重要性を説いてください。
ちなみに、ビットカウント極めたい人はコレ読んでくれるとうれしいhttps://t.co/ITChL8iBBr
”筆者らは, 「併置型」と呼ぶ駄洒落の一種 (例「トイレに行っといれ」) を, 外国語専攻の大学生54名に筆記によって創作させ, 203個を収集した. ”  非常に面白い論文を見つけた >> 記述された「併置型駄洒落」の音素上の性質 http://t.co/fstgeHsRU8
ほぼ同じことを思っていた。自分は研究者とか科学者には向かないと早期に悟ったね。多分発明家になりたかったのだと思う。現代にはそんな職業ないけどさ(笑)https://t.co/uCvpBu0o
今日のセミナーで紹介した大阪ガスの情報ソリューションチーム様の論文はこちらです。データサイエンティストでなくても、業務でデータに関わる全ての人にお勧めしたい。 http://t.co/QVBxZug6
集合知/BigDataですかね?一方ARは認識技術は発展したけど本質的にはあまり進化してないような。RT @y_sumi: 空間化、身体化が進んだ、とか?あと集合知とか。 実世界指向のサーベイ http://t.co/LXJV9qM2 ..その後HCI的にもっとも大きな変化は?”
社内勉強会での発表まで、二日を切った。人間の視覚特性について、日本語で書いてくれたこの論文に大変感謝したい。これがなければ、間違って解釈してたし、質疑応答に耐えれなかっただろう。 http://t.co/w6eiAPvS
http://t.co/HVTyMRwM 考え方はこれに近いかな?RT @mrxptn: 仮に基底ごとの一様乱数で生成した点群を一様乱数な正方行列で変換することでシャッフルしてみたらずいぶんと原点からの距離の分布が集中しなくなったなぁ でもまだ微妙にアレだし理論的にも裏付けがない
レベルセット法とその実装について(PDF) http://t.co/1B5OmgC3 わかり易い絵のある京大のサイト http://t.co/bExRRphC
レベルセット法とその実装について(PDF) http://t.co/1B5OmgC3 わかり易い絵のある京大のサイト http://t.co/bExRRphC

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