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Dockerã§æ§‹ç¯‰ã™ã‚‹æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’環境ã€2024年版】
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Cheat Sheets for AI, Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning & Big Data
Over the past few months, I have been collecting AI cheat sheets. From time to time I share them with friends and colleagues and recently I have been getting asked a lot, so I decided to organize and share the entire collection. To make things more interesting and give context, I added descriptions and/or excerpts for each major topic. This is the most complete list and the Big-O is at the very en
è·é›¢ç©ºé–“入門～å˜èªžã¨å˜èªžã®è·é›¢ã‚’ã¯ã‹ã‚‹ï½ž - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ã¯ã˜ã‚㫠本記事ã¯ã€ulgeek Advent Calendarã®18日目ã§ã™ã€‚ ã“ã‚Œã¾ã§ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°æŠ€è¡“ã®HowãŒå¤šã‹ã£ãŸã‹ã¨æ€ã„ã¾ã™ãŒã€å°‘ã—毛色を変ãˆã¦ã€ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°æŠ€è¡“ã®è£ã«ã‚ã‚‹æ•°å¦çš„ãªèƒŒæ™¯ã«èˆˆå‘³ãŒå‡ºãã†ãªè©±é¡Œã‚’æä¾›ã„ãŸã—ã¾ã™ã€‚ ãªãŠã€æ•°å¼ã§ã‚ˆãã‚ã‹ã‚‰ãªã„部分ã¯é£›ã°ã—ãªãŒã‚‰æ–œã‚èªã¿ã—ã¦ã„ãŸã ã„ã¦OKã§ã™ï¼ çªç„¶ã§ã™ãŒã‚¯ã‚¤ã‚ºã§ã™ã€‚ 次ã®å›³ã«ãŠã„ã¦ã€åœ°ç‚¹Aã‹ã‚‰åœ°ç‚¹Bã®è·é›¢ã‚’求ã‚ã¦ãã ã•ã„。é“ã®å¹…ã¯ç„¡è¦–ã™ã‚‹ã“ã¨ã¨ã—ã¾ã™ã€‚ 次ã®ã‚ˆã†ã«ç·šåˆ†ABを引ãã€ãã®é•·ã•ã‚’è·é›¢ã¨ã™ã‚‹ã¨ã€$\sqrt{2}$ kmã§ã™ã。 ã—ã‹ã—ã€ã‚¿ã‚¯ã‚·ãƒ¼ã§åœ°ç‚¹Aã‹
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æ©Ÿã¯ç†Ÿã—ãŸï¼ã‚°ãƒ©ãƒ•æ§‹é€ ã«å¯¾ã™ã‚‹Deep Learningã€Graph Convolutionã®ã”紹介 - ABEJA Tech Blog
ã¯ã˜ã‚ã¾ã—ã¦ã€‚ABEJAã§Researcherをやらã›ã¦ã„ãŸã ã„ã¦ã„る白å·ã§ã™ã€‚ 先日ã€åŒ–åˆç‰©ã®ç‰©æ€§æŽ¨å®šã‚’Deep Learningã‚’ã¤ã‹ã£ã¦å¾“æ¥æ‰‹æ³•ã‚ˆã‚Š300,000å€é«˜é€Ÿã«å‡¦ç†ã™ã‚‹ã¨ã„ã†è«–æ–‡ãŒã§ã¾ã—ãŸï¼ˆ[1], [2]）。ã“ã®è«–æ–‡ã®æ‰‹æ³•ã¯ã€Graph Convolutionã¨ã„ã†ã‚°ãƒ©ãƒ•ä¸Šã«å®šç¾©ã•ã‚ŒãŸConvolution演算ãŒãƒ™ãƒ¼ã‚¹ã¨ãªã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚物性推定ã«é™ã‚‰ãšã€ã‚°ãƒ©ãƒ•è§£æžå…¨èˆ¬ã‚’ Deep Learning ã§ä¸Šæ‰‹ã«ã“ãªã›ã‚‹ã‚ˆã†ã«ãªã‚Œã°ã€Deep Learningã®ã‚¢ãƒ—リケーションã®å¹…ãŒãã£ã¨æ‹¡ãŒã‚Šã€ã•ã‚‰ãªã‚‹ã‚¤ãƒŽãƒ™ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ãŒèµ·ããã†ãªäºˆæ„ŸãŒã—ã¾ã™ã€‚ ICMLã‚„NIPSãªã©ã®æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ç³»ã®ä¸»è¦å›½éš›ä¼šè°ã§ã‚‚æ•°å¹´å‰ã‹ã‚‰Graph Convolutionã«ã¤ã„ã¦ã®è«–æ–‡ãŒã¡ã‚‰ã»ã‚‰å‡ºç¾ã—ã¯ã˜ã‚ã¦ãŠã‚Šã€ã¨ãã«æœ€è¿‘ãã®å‹¢ã„ãŒå¢—ã—ã¦ãã¦ã„ã‚‹å°è±¡ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚個人的ã«ã‚‚最近（å‰ã‹ã‚‰ï¼Ÿï¼‰ã«ã‚ã‹ã«ã‚°ãƒ©ãƒ•ã¥ã„ã¦ã„
ディープラーニングセミナー
21 Apr 2015 解説&サーベイ ディープラーニングセミナー ディープラーニングã«ã¤ã„ã¦ï¼ŒåŸºç¤Žã¨ãªã‚‹ãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ«ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã‹ã‚‰æœ€è¿‘ã®æ‰‹æ³•ï¼Žãƒ„ールã®ä½¿ã„æ–¹ã«ã¤ã„ã¦ã¾ã¨ã‚ã¦ã„ã¾ã™ï¼Ž ディープラーニングã«ã¤ã„㦠ニューラルãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ 畳ã¿è¾¼ã¿ãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ«ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ リカレントニューラルãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ 生æˆãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ï¼ˆã‚ªãƒ¼ãƒˆã‚¨ãƒ³ã‚³ãƒ¼ãƒ€ï¼‰ ディープラーニングã®ãƒ„ール
Language Modeling with Gated Convolutional Networks
The pre-dominant approach to language modeling to date is based on recurrent neural networks. Their success on this task is often linked to their ability to capture unbounded context. In this paper we develop a finite context approach through stacked convolutions, which can be more efficient since they allow parallelization over sequential tokens. We propose a novel simplified gating mechanism tha
Scalaã§å®Ÿè£…ã™ã‚‹ãƒ‘ターンèªè˜ã¨æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ (PDF版)
J O U R N A L O F HAMRADIO INFORMATIC S L E T T E R S T H E U N I V E R S I T Y O F T O K Y O A M A T E U R R A D I O C L U B No. 3 Scalaã§å®Ÿè£…ã™ã‚‹ãƒ‘ターンèªè˜ã¨æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ 無線部開発ç å·å‹å也 2024å¹´11月11æ—¥ nextzlog.dev 無線部 – 2 – 開発ç 目次 第 1 ç« åˆæ©çš„ãªæ©Ÿæ¢°å¦ç¿’モデル 3 1.1 線型回帰 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2 å˜ç´”ベイズ分類器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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SHOGUN使ã£ã¦ã¿ã¾ã—ãŸ
SHOGUN is a machine learning tool that provides implementations of support vector machines, linear discriminant analysis, linear programming machines, perceptrons, hidden Markov models, and other algorithms. It has static and modular interfaces and is implemented in C++ as the libshogun library. It can be used from Python, Octave, and other languages and supports Linux, Windows, and Mac OS.
ランã‚ング
ランã‚ング
メンテナンス
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
最新ã®äººæ°—エントリーã®é…ä¿¡
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ランダムフォレストã«ã‚ˆã‚‹å› 果推論ã¨æœ€è¿‘ã®å±•é–‹
GitHub - oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-2: 『ゼãƒã‹ã‚‰ä½œã‚‹ Deep Learning â·ã€(O'Reilly Japan, 2018)
シータ on Twitter: "イ・セドルãŒæ„地ã§AlphaGoã«ä¸€å‹ã‚’ã‚ã’ãŸã€‚ã—ã‹ã—コンピュータã¯å„ªå‹¢ã®ã¨ãã«ã¯æ‰‹å …ã好手を打ã¤ãŒã€åŠ£å‹¢ã«ãªã‚‹ã¨æŒ½å›žã§ããšã«å¾®å¦™ãªæ‰‹ã‚’指ã—ã¦ã„ãã¨ã„ã†å‚¾å‘ã¯å°†æ£‹ã§ã‚‚ç¢ã§ã‚‚変ã‚らãªã„よã†ã§ã‚る。「劣勢ã‹ã‚‰æŒ½å›žã™ã‚‹ã‚³ãƒ³ãƒ”ュータã€ã¨ã„ã†ã®ã¯ä¸€ã¤ã®å•é¡Œã«æ®‹ã‚Šãã†ã€‚"
Deep Learningã¨è‡ªç„¶è¨€èªžå‡¦ç†
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