RT @ak92501: Drawing Multiple Augmentation Samples Per Image During Training Efficiently Decreases Test Error pdf: arxiv.org/pdf/2105.13343… abs: arxiv.org/abs/2105.13343 ImageNet SOTA of 86.8% top-1 accuracy after just 34 epochs of training with an NFNet-F5 using the SAM optimizer pic.twitter.com/AhDVnLSef4
posted at 22:46:45
RT @slashML: Graph embeddings of Wikidata items www.reddit.com/r/MachineLearn…
posted at 22:15:32
RT @blue_mokei: 1/700のプラモを1/35のジオラマに使う。 #他人と被らないプラモ pic.twitter.com/XIhCrKcmDa
posted at 22:06:37
RT @ohnuki_tsuyoshi: 東海道新幹線って、東京から富士川までは50Hzの電源を60Hzに変換して使ってるんだけど、その方法が「変電所に置かれた50Hzの巨大モーターで60Hzの発電機を回す」だったっていう、なんともアナログというかアナクロと言うか、な話。それがついに半導体に換わる、と。 twitter.com/JRCentral_OFL/…
posted at 22:03:06
3度目の採用を狙っている。まだ文字起こしされたことがないのが心残りらしい
posted at 21:52:28
子供電話科学相談に聞け
posted at 21:51:08
電気は固体なの？液体なの？気体なの？
posted at 21:50:40
ブラックホールがあるならホワイトホールはあるの？
posted at 21:50:11
RT @Jasdf_dock: 「伝説の背面」といえば2002年の入間航空祭でのC-1のZoom-up。もとファントム乗りだったPは「あのあと速攻で呼び出されてめっちゃ怒られた」と話してくれましたｗ ※写真は頂いたものですので転載等はご遠慮ください。 pic.twitter.com/q0dzVlbwH3
posted at 21:48:08
RT @nomuramasahir0: 本日14:00からAAAI2021で発表した手法であるWarm Starting CMA-ESの紹介をします。 転移学習によるハイパーパラメータ最適化の高速化 | CA BASE NEXT - CyberAgent Developer Conference by Next Generations #ca_base_next #session_12 ca-base-next.cyberagent.co.jp/sessions/trans…
posted at 20:51:50
RT @kuniyuki_taka: ICRA2021で発表予定の食品の定量把持の論文，動画，解説記事を公開しました．少量のデータセットしか取得できない場合，深層学習は不安定です．自己教師あり学習を使った不確実性を考慮することで安定的な結果を出す方法を提案してます． 論文：arxiv.org/abs/2105.12946 動画：www.youtube.com/watch?v=5pLkg7… twitter.com/preferred_jp/s…
posted at 20:45:00
日本人中心のチームが開発したAIモデルのLUKE、Transformersに追加される ledge.ai/luke-transform… @ledgeaiから
posted at 20:41:07
RT @ohnuki_tsuyoshi: あれは失敗と言うより「使い捨ての実験装置」を使って、回収を前提としない実験をしてると考えた方がわかりやすい。 だから、着陸に成功してしまったら「予定外だ」とか言い出す。 twitter.com/masa_0083/stat…
posted at 20:38:49
RT @masa_0083: ただ、「横倒しになった飛行時にタンク内でどう燃料が動くか」とかはスパコンでシミュレーションするより実機でやった方が早い。だから実機でやる。 プロトタイプをたくさん作る事自体、量産ノウハウとコストダウン獲得に役に立つし。 pic.twitter.com/sUDZ0SYlS7
posted at 20:38:34
RT @ai_scholar: ついに！株式会社Studio OusiaのAIモデル”LUKE”が、あの！Hugging Face社のTransformersに追加されました！ ついに来ましたね！ @ikuyamada @StudioOusia ai-scholar.tech/articles/ai-ti…
posted at 20:34:54
RT @AkiraTOSEI: arxiv.org/abs/2104.12807 生の音声、スペクトログラム、生の波形を用いたマルチモーダル表現学習の研究。音声特徴を学習するために、高解像度画像を必要としないことを示し、音声分類の下流タスクでSotA性能を獲得した。 pic.twitter.com/WdylCFtUpC
posted at 20:34:28
RT @ceekz: 自己認識と合わないときが結構辛いですよね。報告きいてる感じでは、全然普通に進んでんじゃん、と思ってそうコメントしていても、本人の認識では「進捗悪すぎる」とかもあって。とりあえず、使ってる時間を可視化しよう、みたいな話をよくやる。日報に使った時間を書いてみる。
posted at 19:38:38
RT @tetsuyaogata1: 日立との共同研究、ドア開けから３年が経ちましたが、最新の成果が公開になりました。 1) 変形した布製バッグのジッパーの把持と開け動作 2) 照明変化や動作中の物体移動に対応可能な把持動作 3) 未学習な単語組み合わせを含む短文指示理解 www.youtube.com/watch?v=f9Lh5v…
posted at 19:36:50
RT @ShinagawaJP: これはすごいな。政府がワクチン接種状況をオープンデータ化 ⇒ 開発者がダッシュボードを即日公開。 料理（PDF）の代わりに食材（データ）を出すと、敏腕シェフが超高速でしばいてくれる時代に。 twitter.com/taisukef/statu… pic.twitter.com/k8j8X6rEjh
posted at 17:30:39
Creating Multipage applications using Streamlit (efficiently!) towardsdatascience.com/creating-multi…
posted at 17:05:31
Getting Started with Graph Embeddings towardsdatascience.com/getting-starte…
posted at 17:05:12
RT @jaguring1: 中国の検索エンジンと言えば、Baidu（百度）が主流で、Sogou（捜狗）が2位という印象がある。昨日、そのSogouがBERTSGというモデルでしれっと言語理解のためのベンチマーク「CLUE」のリーダーボードを更新していて、HUAWEIのPanguを色々なタスクで上回ってた。詳細はまだ出てない気がするが
posted at 16:44:09
Optuna Meetup #1に参加を申し込みました！ optuna.connpass.com/event/207545/?… #Optuna
posted at 16:43:52
RT @preferred_jp: 【ブログ】食品の定量把持を行うために、少量のデータセットでの深層学習の不安定性を解消するための不確実性を考慮した学習方法についてPFNの@kuniyuki_taka、Wilson、Avinash、前田が #ICRA2021 で発表します。この論文について解説します。 tech.preferred.jp/ja/blog/uncert…
posted at 16:04:33
RT @ykamit: 「外国人参政権」ちゃんと翻訳されますね pic.twitter.com/QlpnY0jlXv
posted at 16:04:19
翻訳の問題に見えるけど元の文に読みを与える問題なのだろう twitter.com/ykamit/status/…
posted at 16:04:13
VPNとTeamsが帯域を食い合ったっぽい
posted at 15:16:56
RT @PreferredNetJP: 【発表】PFNとピクシブ @pixiv_corp はPetalica Paint™ for Mangaの法人向け試験提供を開始しました。深層学習の活用により、色のついたキャラクター画像を参考に自動でモノクロ原稿のキャラクターの着色をすることが可能です。動画はこちら: youtu.be/t2GtDBmG5ZU www.preferred.jp/ja/news/pr2021…
posted at 15:13:42
RT @ak92501: CogView: Mastering Text-to-Image Generation via Transformers pdf: arxiv.org/pdf/2105.13290… abs: arxiv.org/abs/2105.13290 demo: lab.aminer.cn/cogview/index.… a 4-billion-parameter Transformer with VQ-VAE tokenizer, achieves a new SOTA FID on blurred MS COCO pic.twitter.com/hvXheo5cYP
posted at 15:13:27
うちのせいかな、切れるなあ
posted at 15:13:04
起動は遅いし、バイナリサイズが数十MBになるので頻繁に更新があると大変 twitter.com/kntk1627/statu…
posted at 15:07:25
connpass上でのアナウンスか
posted at 15:03:17
RT @stateofai_ja: 教師なしで音声認識を実現する wav2vec-U が Facebook から発表されました。数年前の教師ありモデルに匹敵する性能を上げており、音声認識、表現学習、GAN、自己学習など、近年の深層学習技術の集大成とも呼べる成果だと思いますので、この記事で論文速報として紹介しました ja.stateofaiguides.com/20210528-unsup…
posted at 14:12:59
RT @ISID_AI_team: Pythonで実装した処理ファイルを他人に渡したり、活用してもらう際に、Python環境を用意してもらうや、Google Colabなどは面倒なので、exe化したいです。 いくつか方法はあるのですが、その一つが紹介された記事になります。 towardsdatascience.com/how-to-easily-…
posted at 13:59:20
自然言語入力で簡易コードを自動生成、Microsoftが「Power Apps」のローコード開発機能を強化 www.atmarkit.co.jp/ait/articles/2…
posted at 13:57:42
The intuition behind Reinforcement Learning towardsdatascience.com/the-intuition-…
posted at 13:57:21
Automatic Hyperparameter Search and Optimization using Optuna towardsdatascience.com/automatic-hype…
posted at 13:57:11
RT @naoki_maejima: 毎回思うけどクオリティが高すぎない？ /【ネットワークの統計解析】第7回 グラフラプラシアン・グラフフーリエ変換を簡単に振り返る - Sansan Builders Blog buildersbox.corp-sansan.com/entry/2021/05/…
posted at 09:10:33
RT @arxiv_cscl: What Makes a Good Summary? Investigating the Focus of Automatic Summarization in an Educational Context arxiv.org/abs/2012.07619
posted at 09:09:55
RT @arxiv_cscl: Language Model as an Annotator: Exploring DialoGPT for Dialogue Summarization arxiv.org/abs/2105.12544
posted at 09:01:38
RT @maguroIsland: 我々の生成モデルに関する研究グループ "Generations" のサーベイが公開されました！ なるべくコンパクトにまとめて要点を抑えた資料になってますので、是非ご覧ください！ twitter.com/CVpaperChallen…
posted at 07:45:57
RT @AIcia_Solid: 統計や機械学習は、ぶっちゃけ、数学を本気で修めればどれもかなり簡単です（！） なので、まずは数学的素養を身に付けることに本腰をいれしつつ、興味や趣味の範囲で統計や機械学習をさわってみるのがよいと思いま… Continue to the peing box peing.net/en/qs/1005479013
posted at 07:43:09
RT @arxiv_cscl: Zero-shot Medical Entity Retrieval without Annotation: Learning From Rich Knowledge Graph Semantics arxiv.org/abs/2105.12682
posted at 07:42:21
RT @paperswithcode: ✨ New Feature: Dataset Loaders! ✨ Easily find code to load datasets in your preferred framework! Supporting: @huggingface datasets, TensorFlow datasets, OpenMMLab, AllenNLP, and many more libraries! Example: paperswithcode.com/dataset/sst pic.twitter.com/bheJdG63nC
posted at 07:41:07
RT @huggingface: Thanks to @paperswithcode, you can now find the leaderboard associated with most of the 900+ datasets on the Hugging Face Hub (huggingface.co/datasets)! This is one step towards helping the community find the best models for their applications - we hope you find it useful! pic.twitter.com/wRHPiNkh4N
posted at 07:40:54
RT @shion_honda: Large-Scale Inference with Anisotropic Vector Quantization [Guo+, 2020, ICML] 巨大DBで最大内積探索をするためのベクトル量子化は通常、再構成誤差の最小化によって行う。クエリと関連の強いデータの誤差に加重するScaNNは、速度と精度を同時に改善した。 arxiv.org/abs/1908.10396 #NowReading pic.twitter.com/94rqC1kA7k
posted at 07:40:05
RT @matsui_kota: 明日のです（主な加筆箇所は8で制約付き，コスト考慮型，多目的のベイズ最適化について触れた） pic.twitter.com/GQzAvXeBFM
posted at 07:39:40
RT @AntiBayesian: 感動してるんだけど、因果推論的なマッチングの原理をこんなわかりやすく一般の方に説明してるんだなぁ！ 良い時代だ… www.fizz-di.jp/archives/10788… pic.twitter.com/W5YuS09pSK
posted at 07:36:18