RT @Tdrj2716: 迷える僕「正規分布の関数、なぜこんな形なんや…」 google「-∞→∞で積分したら1」 僕「だからなぜ」 g「ガウス積分の式から〜」 僕「なんやそれ証明h」 g「重積分よりこう変形できるがここでヤコビアンがrより」 僕「ヤコビ（略」 g「∂yi/∂xjをij成分とした行列で」 僕「ああああああああああああ
posted at 07:54:28
RT @esumii: まともなAI研究者は自分が子供を持つと「何この超高性能学習器」と思うそうなので、対偶をとっていただければ幸いです… twitter.com/sumannne/statu…
posted at 07:49:45
RT @yo_ehara: 学習に一年以上かかるので、今まで見たどんな言語モデルよりも学習遅いなぁ…という感想しかない。 グラウンディングだけやたら高性能なのはわかるのだが… twitter.com/esumii/status/…
posted at 07:49:35
RT @eral_r_l: テキストチャットで相手が致命的に国語出来ない人だと「頭が赤い魚を食べた猫は居ますか?」風な質問が平気で飛んできて、「確認ですが赤いのは魚の頭ですか?」と訊き返すと「赤いのは猫です、日本語勉強して下さい」と謎のマウントを取られる事がある。反論面倒なので流すけどストレスは溜まるよね。
posted at 07:49:24
RT @grahamian2317: 統計学を間違って使う原因として、間違った使い方をしてもプログラムみたいにエラーがでないことがあると思うんですよね。 「とりあえず動くからヨシ！」って思いがちなんだけど設計が間違っていると出力が間違っている可能性があるのがプログラムとの大きな差なのではないかと。
posted at 07:48:51
RT @kazunori_279: 従来のコードに代わってMLシステムのふるまいを決めるのはデータとモデルで、 TFXのTFDV（データ検証）とTFMA（モデル検証）はまさにこのためのツール。Google PlayではこれらをMLパイプラインに組み込むことで改善点を検知し、アプリインスト率が2%向上した。Data is new codeだ。 #mlops twitter.com/grahamian2317/…
posted at 07:48:43
RT @hardmaru: New paper from @andrewgwils and @Pavel_Izmailov adds to the recent discussion on Bayesian deep learning! twitter.com/andrewgwils/st…
posted at 01:03:08
RT @drinami: “なぜなら言語は、あらゆる知的な種が直面する数々の本質的課題、すなわち「時間・エネルギー・資源の制約」に対処するうえで、理想的な解決策だからだ” wired.jp/2020/02/19/do-… 面白い
posted at 01:02:56
RT @kazkawahara: 月に1回1人で祖母に会いに行く。こたつでみかん食べたり、仏壇に添える花を買いに行ったり、縁側でぼんやりしたり、特別な事は何もない。会話はするけど全部たわいもない話。僕はカメラで何枚か写真を撮る。何年も続けているのでカメラを向けても祖母は何も変わらない。いつも一言「もったない」だけ。 pic.twitter.com/8naAQDwzZH
posted at 01:02:10
RT @ak92501: First Order Motion Model for Image Animation with my crappy art pic.twitter.com/vSCx76ljlL
posted at 01:01:44
RT @icoxfog417: こういうのって叩かれがちになるのは仕方ないとは思う。ただ、じゃあCO2排出量下げるために事前学習済みモデルしか使えなくなるとか、物体検出や強化学習は軍事利用に対するエクスキューズを書かないといけないとか、規制前にやったもん勝ちとか形式的な規則が蔓延するのも健全でないと思う。 twitter.com/mer__edith/sta…
posted at 01:01:23
RT @SHACHI_KRTN: ニューラルネットワークを用いた歌声シンセサイザー【NEUTRINO】を公開しました。 Homepage: n3utrino.work Blog: n3utrino.work/blog/ Download: www.vector.co.jp/soft/winnt/art… pic.twitter.com/21LJ6B8C9m
posted at 00:09:17