RT @mooopan: Now ChainerRL has a table of the full 59 Atari results of DQN following the original evaluation protocol as precisely as possible. We plan to add the results of other algorithms like IQN soon. github.com/chainer/chaine… pic.twitter.com/CVjH9NeJwz
posted at 23:29:49
RT @ryotaiino: 山本先生からのメッセージ。沁みます。 pic.twitter.com/K4OXxQGIUt
posted at 21:28:33
RT @PandaPublishing: 『元F-15パイロットが教える 戦闘機「超」集中講義』（空飛ぶたぬき・著）をツイートいただき、ありがとうございます。 今、最後の校正作業をしています。 時間がなくなるのに反比例して、気になる点が増えていくのはなぜでしょうか？ twitter.com/sai_ki_ban_jo/…
posted at 21:27:39
RT @taku910: TF2.0 のサンプルは google colab と紐付いていてとっかかりやすい。 www.tensorflow.org/alpha/tutorial…
posted at 20:52:36
RT @shion_honda: 最近話題になっていた距離学習について少し調べてみました。おもしろそうですね。 Metric Learning 入門 copypaste-ds.hatenablog.com/entry/2019/03/… Triplet Lossを徹底解説 qiita.com/tancoro/items/… モダンな深層距離学習手法 qiita.com/yu4u/items/078…
posted at 20:41:21
RT @Maxwell_110: 昨年の 11 月に公開された DeepMind 陣による強化学習 + 深層学習の講義動画 David Silver の講義動画と同じくお勧めです。 Deep Learning 1: Introduction to Machine Learning Based AI youtu.be/iOh7QUZGyiU
posted at 20:24:47
RT @sakura_osamu: 話題のNature神論文、読み始めたが、データ科学の勝利だなあ。今後人文的研究課題もデータ科学でどんどん解明されていくことになるんだろう。しかし、引用文献にNorenzayanやHaidtはあるが、AtranとD.S. WilsonがなくてBoyerは共著2編のみ。我が知識の古さを嘆いている。 www.nature.com/articles/s4158…
posted at 20:21:27
RT @bicyear: 小南佑介、京都大学理学部 新4回生。日立製作所でAI・強化学習の研究に従事。昨年度は『強化学習入門』を執筆するなど機械学習の分野をひた走る。「新卒で年収800万」「Twitter就活」など話題に事欠かない彼の“行動力の源泉”に迫る。 Writer｜塩田 かりん（京都大学法学部） bicyear.net/interview-070/
posted at 20:21:14
RT @ultramanjoe: @Mossie633 『サンダーバード ARE GO』のとき、実寸大のTB4を作ってテムズ川を走らせてプロモーションしたのって、ある意味イギリスの伝統だったんですね(^^;) pic.twitter.com/BvcTGLlBmN
posted at 12:36:32
RT @shion_honda: Silhouette-Based Clothed People [Natsume+, 2019, CVPR] 服を着た人の1枚の画像から、別視点から見たときの画像を再構成する手法SiCloPeを提案した。3Dの姿勢を元に複数の視点から見たシルエットを生成し、それを3Dモデルに変換、そして服をレンダリングする。 arxiv.org/abs/1901.00049 #NowReading pic.twitter.com/kqcOzJKNRK
posted at 12:31:20
RT @hirofumi21: イチローのインタビュー、語られた内容ももちろんそうなんだけど、イチローが質問を受けて答えるまでの“考える間”もめちゃくちゃ参考になると思うから、ぜひ動画で観て欲しいなあと思う。本来、質問を受けてから、あれぐらい長い時間をとって考えてもいいんだよね。間を恐れないこと、本当に大切です。
posted at 12:29:08
RT @icoxfog417: 距離学習で一般的に用いられるTriplet Lossの解説。ベースの仕組みだけでなく、発展系についても解説されている。 qiita.com/tancoro/items/…
posted at 12:27:55
RT @icoxfog417: 複数物体が含まれる画像(入力)について、物体ごと段階的に生成(改善)を行うVAEの提案。物体ごとに潜在表現を推定し一気に生成、ではなく物体ごとパラメーターとマスクを生成=>未生成の部分を次の周回に渡す、という形で段階的に生成する(物体数(slot数)は事前に決める)。 arxiv.org/abs/1903.00450
posted at 12:26:46
RT @icoxfog417: 複数の物体が混在する画像(入力)について、個別に認識して表現を獲得する手法の提案(教師なしでのセグメンテーション/セグメント内表現学習といった印象)。対象領域を選択(マスクを生成)し、対象箇所についてVAEで表現学習、という処理を再帰的に繰り返す構成となっている。 arxiv.org/abs/1901.11390
posted at 12:26:23
RT @learn_learning3: 待望の機械学習プロフェッショナルシリーズ新刊『強化学習』，５月２１日発売っぽいです！ pic.twitter.com/QUSKWfwtqs
posted at 12:26:07
RT @sei_shinagawa: 今まで出会った研究の進め方（論文の読み方,書き方,プレゼンの仕方）の良資料のまとめを、博士課程に上がってから今も趣味で続けています。ぜひ、あなたの推しを見つけてほしい（内容は基本的に情報系向け） github.com/SeitaroShinaga… そして他にイイのがあったらPRで教えてくれると嬉しい・・・
posted at 12:25:59
RT @odashi_t: 弊の昇進条件、非常にざっくり言うと「会社にとって何か重要なインパクトが示せているか」だと思うけど、これはエンジニアから見れば妥当だが研究者から見ると修羅の道でしかないと思う。自分も研究的興味を優先したいので、昇進は期待していない。
posted at 12:25:21
RT @icoxfog417: 自然言語処理における転移学習についての、体系的なまとめ。タスクが同じか/異なるかという観点から、同じ場合はDomain Adaptation(言語が異なる場合Cross-lingual)、異なる場合は異なるタスクを同時に学習するか(Multi-Task)・一つずつ学習するか(Sequential)といった形でわけ解説を行なっている。 twitter.com/seb_ruder/stat…
posted at 12:25:11
RT @rkmt: 「とりあえず第一稿を（完成度は言わずに）完成させる」が極めて重要ですね。推敲して良くなる時間の確保もありますが、「言いたいことをとりあえず全部言語化する」という課程で何を言うべきかが逆に見えてくる。モワッと『論文になりそう』から「この文書の質をどうやって上げていくか」になれる。 twitter.com/y_sumi/status/…
posted at 12:25:00
RT @sat_pon: Speech Breathing in Virtual Humans: An Interactive Model and Empirical Study 発話中の息継ぎ動作と音の効果について。 人間の発話音声、自然発声に息継ぎ効果を加えたもの、TTS音声合成音に対して効果を加えたものを評価。
posted at 12:24:53
RT @icoxfog417: 省コストでBigGANを学習できる実装が著者により公開(実装はPyTorch)。ただ、省コストとは言え4-8 GPUは必要になる。 twitter.com/ajmooch/status…
posted at 12:24:48
RT @honobu_yonezawa: 「ルーキー、調理に一番大事なことはわかるか」 「はい。真心かと」 「ふ……いや、いいんだ。ホワイトデーに半日かけてディナーを用意するなら、真心も大事だろう。だがコイツは晩メシだ、憶えておけ、晩メシ作りに最も重要なのは"段取り"、次が"手際"だ。速さだけが空腹に勝つ」
posted at 08:08:29
RT @matsui_kota: Ruderさんの博論、これ自体が転移学習のサーベイ論文にもなっている上に個人的に気になっているuniversal representationの話題も入ってる...もうこれを邦訳すればいいんじゃねシリーズですやん
posted at 08:05:29
RT @bxjp: メモ：ZENRINを廃した新Google Mapsは自動運転とは基本的に関係がない blog.chizuburari.jp/entry/2019/03/… ワタシはこういう、最新動向に対して専門知をもとに、可能な限り平易に説明しようとしている記事が、インターネットの価値を高めてると思うんだ
posted at 08:03:07
RT @chageimgur: アボートシステム、何もなかったらポイなので打ち上げ能力が大変もったいない。 CST-100スターライナーやクルードラゴンが、脱出と打ち上げ後の軌道変更エンジンを兼ねる構成にしたのは理にかなっている。 pic.twitter.com/D7nqDeGo5M
posted at 08:02:14
RT @hayashiyus: フィッシャー情報行列．深層学習の解析で使おうとすると近似を入れても計算が大変なので，KL-ダイバージェンス以外のダイバージェンスを使った方が良い気がする．情報幾何も同様．
posted at 07:57:14
RT @TJO_datasci: 以前の記事でもまとめたように時系列分析って簡単に見えて特大級の地雷が大量に埋まっている極め付けの地雷原みたいなデータ分析対象なんだけど、実際には地雷原なのは単変量時系列で、多変量時系列や多数の時系列を同時に取り扱う系の分析は意外とざっくりでもいける感がある tjo.hatenablog.com/entry/2017/09/…
posted at 07:48:55
RT @cometscome_phys: 深層ボルツマンマシンを使って量子多体系の厳密な基底状態を求めることができるらしい。ボルツマンマシンを虚時間発展させるとまた別のボルツマンマシンになるらしい。Constructing exact representations of quantum many-body systems with deep neural networks www.nature.com/articles/s4146…
posted at 07:46:09
RT @ikegai: Getty imagesに対する非常に興味深い集団訴訟。ざっと読みだけど、NASAやホワイトハウスを含むパブリックドメイン画像の著作権ライセンスを販売し、かつ無断利用者に著作権侵害警告を送ったりしていたことが、消費者法等の違反になるのではという話の模様。 www.courtlistener.com/recap/gov.usco…
posted at 07:45:23
RT @Archangel_HT: 広大な国土なので、日本のように全土を早期警戒レーダー網で被うことはソ連の莫大な国防費でも無理だった。シベリアでは飛行場もかなり離れた間隔でしか配備できなかったので、高速巡航が可能で強力なレーダーを搭載したMiG-31のような迎撃戦闘機が必要だった、と。
posted at 07:42:50
RT @Archangel_HT: ロシアの軍用・軍民共用飛行場の位置をプロットした力作。これを見ると、何故MiG-31のような迎撃機が必要とされたのかよく分かる。 twitter.com/intellipus/sta…
posted at 07:42:36
RT @kazunori_279: ML入門、個人的にはnumpyとscikit-learnがとても勉強になった。 employment.en-japan.com/engineerhub/en…
posted at 07:41:57