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ユーザーインターフェイス解剖å¦ãƒ»æ”¹è¨‚版（公開版）
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2018å¹´1月15æ—¥ã®æ±äº¬å¤§å¦åŒ»å¦éƒ¨æ©Ÿèƒ½ç”Ÿç‰©å¦ã‚»ãƒŸãƒŠãƒ¼ã§ã®å²¡é‡ŽåŽŸå¤§è¼”ã®è¬›æ¼”資料ã§ã™ã€‚ 最後ã®å‚考文献を修æ£ã—ã¾ã—ãŸã€‚ ä¿®æ£ç‰ˆã¯ã“ã¡ã‚‰ã§ã™ã€‚ https://www.slideshare.net/pfi/20180115-87025513 Read less
[DL輪èªä¼š]A Bayesian Perspective on Generalization and Stochastic Gradient Descent
2. 本輪èªç™ºè¡¨ã«ã¤ã„㦠• A Bayesian Perspective on Generalization and Stochastic Gradient Descent – Samuel L. Smith, Quoc V. Le • arXiv:1710.06451（11/6ç¾åœ¨ICLR投稿ä¸ï¼‰ • ã¡ãªã¿ã«Smithæ°ã¯ICLRã«ã“ã‚Œã¨ã‚‚ã†1本出ã—ã¦ã„る模様 – Don't Decay the Learning Rate, Increase the Batch Size – å…ƒã®ã‚¿ã‚¤ãƒˆãƒ«ã¯Understanding Generalization and Stochastic Gradient Descent（redditã§ãƒ‡ã‚£ã‚¹ã‚‰ã‚Œã¦ãŸã‹ã‚‰å¤‰ãˆãŸï¼Ÿï¼‰ • 深層å¦ç¿’ã«ãŠã‘る汎化ã®ç–‘å•ã«ï¼Œãƒ™ã‚¤ã‚¸ã‚¢ãƒ³ã®è¦³ç‚¹ã‹ã‚‰è€ƒãˆã‚‹ï¼Ž • åˆã‚ã›ã¦ï¼Œæ·±å±¤å¦ç¿’ã¨æ±ŽåŒ–ã«é–¢ã™ã‚‹è©±é¡Œã«ã¤ã„ã¦ç°¡å˜ã«ã¾ã¨ã‚ã¾ã—ãŸï¼Ž
![[DL輪èªä¼š]A Bayesian Perspective on Generalization and Stochastic Gradient Descent](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2f2f33cca068922eab045d09c5540a01ff9a48ad/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2F20171106dl2-171108033614-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
第６回ケモインフォマティクス若手ã®ä¼š-åˆå¦è€…ã®ãŸã‚ã®å‹‰å¼·ä¼šè³‡æ–™
機械å¦ç¿’ã«ã‚ˆã‚‹ç¢ºçŽ‡æŽ¨å®šã¨ã‚«ãƒªãƒ–レーション/probabilistic-calibration-on-classification-model
CVPR 2017 é€Ÿå ±
CVPR 2017 ( http://cvpr2017.thecvf.com/ )ã®å‚åŠ é€Ÿå ±ã‚’æ›¸ãã¾ã—ãŸã€‚ ã“ã®è³‡æ–™ã«ã¯ä¸‹è¨˜ã®é …ç›®ãŒå«ã¾ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ ・DNNã®æ¦‚è¦ï¼ˆDNN以å‰ã®æ´å²ã‚„最近ã®å‹•å‘） ・CVPR 2017ã§ã®å‹•å‘や気付ã ・ã“ã‚Œã‹ã‚‰å¼•ç”¨ã•ã‚Œãã†ï¼ˆæµè¡Œã‚Šãã†ï¼‰ãªè«–æ–‡ ・今後ã®æ–¹é‡ ・論文ã¾ã¨ã‚（約140本ã‚ã‚Šã¾ã™ï¼‰
強化å¦ç¿’ãã®2
1. 強化å¦ç¿’ ãã®2 2017-01-26 @ 機械å¦ç¿’勉強会 サイボウズ・ラボ 西尾泰和 関連スライド一覧 https://github.com/nishio/reinforcement_learning 2017-02-24 åŠ ç† 4. Sutton & Barto ã®æ–°ä½œ draftãŒèªã‚る。目次を一部紹介: 第1部: Tabular Solution Methods 6 Temporal-Difference Learning 8 Planning and Learning with Tabular Methods 第2部: Approximate Solution Methods 12 Eligibility Traces 13 Policy Gradient Methods 第3部: Looking Deeper 16 Applications and Case Studie
Rcpp for everyone
Brief introduction of learning resources for Rcpp.
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分散システムã«ã¤ã„ã¦èªžã‚‰ã›ã¦ãã‚Œ
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