カテゴリー「勉強ログ」に投稿された記事

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【動画講座】Jure Leskovec | Computer Forum 2019 | April 10

動画リンク https://www.youtube.com/watch?v=T7XuvVYhRi4 画像 内容 GRAPH SAGE GNNは周囲から情報を集約して、その後結合する。これを繰り返すことで、...

【動画講座】Jure Leskovec "Deep Learning on Graphs"

リンク https://www.youtube.com/watch?v=MIAbDNAxChI 画像 内容 ML on Graphs グラフが与えられたとき、グラフからラベルを予測したい。 たとえば ...

【本読み】まんがでわかる 理科系の作文技術

はじめに まんがでわかる 理科系の作文技術を読みました. 自分の所属する現研究室は「進め方」「論文の書き方」「輪講」などをすべて省いているところなので卒論どう書くんだろうとなり,時間もないので,今回はまんがのシリーズを読みまし...

【動画講座】フーリエ変換と画像圧縮

リンク https://www.youtube.com/watch?v=xs79UkAEGxc&t=152shttps://www.slideshare.net/ginrou799/ss-46355460 画像 ...

【動画講座】Graph Neural Networks Variations and applications

リンク https://www.youtube.com/watch?v=cWIeTMklzNg 画像 内容 GNNのイメージ GNNでは,各グラフにラベルを与える.例えば,$N=40, M=20$のグラフに3とい...

【動画講座】James McCaffrey: Swarm Intelligence Optimization using Python

リンク https://www.youtube.com/watch?v=bVDX_UwthZI 画像 内容 最適化 最適化にはいろいろな手法が存在する.昔からあるのは,数学的解析なやり方である. しかし,こ...

【動画講座】Geometirc Deep Learning

リンク https://www.youtube.com/watch?v=D3fnGG7cdjY 画像 内容 DeepLearningの特徴 DeepLearningは,特徴量を自動で学ぶパーセプトロンを大量にくっ...

【動画解説】にじさんじライバーの関係をツイートで分析してみる

動画リンク https://www.youtube.com/watch?v=XzFuPVqlJVU はじめに にじさんじ、面白いですよね!本当に多種多様な人材が居ます。 当然そうなると似た性格の人や、似た発言の人がいる...

【勉強ログ】PythonとKerasのディープラーニング【Part1, 2, 3-1,2】

画像 Numpy Numpyは科学技術計算用のパッケージ。dtypeで表されるテンソルを、同じ数・固定された次元で表す。 軸と形状(次元)は違う。軸は何次元に向かっているか、そして次元は各軸に何要素あるか?というもの...

Docker/K8s実践コンテナ入門 一日目

画像 Docker DockerはホストOSを共有することで、仮想化したLinux環境を持ち出し自由にスケーリングすることでアプリケーションを簡単に持ち運ぶことができる技術。Linuxの共有は、カーネル部分をホストOSとコ...

ゼロから学ぶDeepLearning 第8章 ディープラーニング編

画像 ディープラーニングの層数 ディープラーニングでは、層を深くすると表現力が増加する。さらに、パラメータの層数も減らせるので嬉しい。 ただし、深くしすぎると逆伝播で勾配が失われてしまうので、ResNetのようにする...

イラストで学ぶ人工知能 第七章 強化学習編 前半

画像 強化学習 強化学習は、人なしで、ロボットが環境下で「報酬を受け取ることで」解決策を見つけていく方法。 状態価値関数 状態価値関数$V^{\pi}(s)$は、状態$s$にいる時から、方策${\pi}$に従いなが...

ゼロから学ぶDeepLearning 第六章 後半

画像 im2col Numpyだと適当にやると、実行が遅くなる。そこで、フィルターの適用部分ごとに一行に展開して、線形代数の積ができる。 CNNの特徴 CNNは層を連ねると、各レイヤに特徴が出てくる。 Con...

イラストで学ぶ人工知能概論 第六章 前半

画像 マルコフ マルコフ性とは、現在の状態のみで未来の状態が決まること、昔は関係ない(うれしいね) このマルコフ性をもつ状態遷移のモデルをマルコフモデルといい、特に離散の場合はマルコフ連鎖という。 マルコフ過程...

ゼロから作るDeepLearning 第七章 前半

画像 畳込み層 畳み込み層は、画像識別のために使う層のこと。 これまでのAffine層などは全結合であるため、次元などの特徴を消してしまう。そのため、畳み込み層は各チャンネル(RGBなど)ごとに値を畳み込んで計算をす...

ゼロから学ぶDeepLearning 第六章 過学習編

画像 正則化 過学習を抑えるために必要。DeepLearningは、汎用性をもたせるのが第一なので。 過重減衰 Weight Decayという。 DeepLearningのDNNモデルでは、重みパラメータが大...