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投稿一覧(最新100件)
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自己回帰型言語モデルによる個人の移動軌跡の生成
RT @saltcooky: JSAIで一番面白かった発表は、人の位置情報の時系列をトークン列に置き換えてGPT-2で学習、人の移動軌道を生成する研究 https://t.co/uaQZlIljS6
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市場流動性を説明できるローインテリジェンスモデル
市場流動性を説明できるローインテリジェンスモデル https://t.co/o8JCEXCHYy
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リミット・オーダー・ブックに対する実証分析と金融市場に見られる冪乗則について (Financial Modeling and Analysis)
数理解析研究所講究録リミットオーダーブックに対する実証分析と金融市場に見られる幕乗則についてhttps://t.co/6rznqkxM8i
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深層生成モデルによる非正則化異常度を用いた工業製品の異常検知
深層生成モデルによる非正則化異常度を用いた工業製品の異常検知 https://t.co/tc7CDpnXsx
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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
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 https://t.co/CJ5Wj2Pojr
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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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深層ニューラルネットの積分表現理論
RT @k1ito: 最近NNの数学的定式化が一部で流行っているっぽいので昨日リプライで送られてきた論文紹介するけど。これ数学プロパーが深層学習を勉強するときに一番良いPDFではと思えるレベル。よくここまでサーベイできるなと。。。(200ページ以上あるので重い) https:/…
お気に入り一覧(最新100件)
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少量のデータに対する機械学習
小データ関連だと赤穂先生の以下の記事も好き
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ストップウォッチを用いた50 m 走タイム手動計測における系統誤差・偶然誤差の定量
統計誤差と系統誤差の違いを説明するのにわかりやすい例を教えてもらった: ストップウォッチを用いた50 m走タイム手動計測における系統誤差・偶然誤差の定量 https://t.co/etg5kdqUh3 50m走タイム手動計測の系統誤差は-0.27秒もあるんだ
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レクチャーシリーズ:「シンギュラリティとAI」〔第7 回〕将来の機械知性に関するシナリオと分岐点
2つ目の可能性が正しい場合には、当面は際限なく性能が向上するように見えるだろう。その場合、計算力に関する物理的な制約がクリティカルになることは何度か紹介している私の2018年の論文でシナリオ整理している通り( https://t.co/Lz2OdXsr8k )。(12/15)
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人工知能は相場操縦という不正な取引を勝手に行うか?
受賞した発表の予稿はこちらです。 https://t.co/O2C09BIVAl スライドや後日話直した動画もあります。 https://t.co/GvbRp7yHM1 https://t.co/2GlI4Iby8L
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自然勾配ブースティングを用いたニュース見出しの信頼度付きクリック率予測
人工知能学会2020でのYahoo!の発表。NGBoost使って、ニュースのクリック率を予測している。 自然勾配ブースティングを用いたニュース見出しの信頼度付きクリック率予測 https://t.co/Y3y3tvp2n4
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深層学習を用いた画像識別タスクの精度向上テクニック
精度向上のテクニック詳しくのってる。特にaugmentationの所すげー参考になった。 何より日本語ってのが嬉しい。 https://t.co/25H0njACqK
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情報幾何学
インターネッツを漁っていて,多様体について自分の中で一番雰囲気つかめた資料はこれらでした. 情報幾何と機械学習 赤穂昭太郎: https://t.co/0BJvy006gu 情報幾何学 甘利俊一: https://t.co/Rg7Ydb5taI
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