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@fronori

Tetsuo Ishikawa@fronori

Stats Twitter歴
2,958日(2010/03/21より)
ツイート数
10,457(3.5件/日)

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2018年04月22日(日)1 tweetsource

2018年04月19日(木)2 tweetssource

4月19日

@NipsConference

NIPS@NipsConference

The NIPS executive board is currently discussing the possibility of changing the name of the NIPS conference. At the end of May, we will ask the whole NIPS community for input and suggestions for a potential new name. Please be patient until then.

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retweeted at 14:26:42

2018年04月07日(土)4 tweetssource

4月7日

@ogugeo

Oguchi T/小口 高@ogugeo

偶然撮影された目の錯覚を生じさせやすい写真を集めたページ。 bit.ly/2q9nA15 読者の人気が高い写真ほど上にある。現時点での1位と2位は、夜のイベントに多数の人が集まっているように見える綿畑での機械による収穫の写真と、建物の出っ張りにいる鳩が下方の車との関係で巨大に見える写真。 pic.twitter.com/Y7871X17yn

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4月7日

@kyoun

Kyosuke Nishida@kyoun

Image Generation from Scene Graphs (Stanford, Google) arxiv.org/abs/1804.01622 キャプションに基づくシーングラフnlp.stanford.edu/pubs/schuster- を入力として画像生成.グラフ畳込→シーンレイアウト(物体のbox配置)→CRN arxiv.org/abs/1707.09405 をend-to-endに学習.StackGANより高精度.CVPR18 pic.twitter.com/8ooPZrpE4U

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retweeted at 09:32:22

2018年03月24日(土)1 tweetsource

3月24日

@icoxfog417

piqcy@icoxfog417

敵対的サンプルに対する防衛方法として、学習時に2つのサンプルが類似していると判断する項(logit pair)を設ける手法を提案。ペアを学習データ中から選ぶclearn、本物と敵対的サンプルのペアにするadversarialの2つを使用。ホワイト/ブラックボックス何れでもImageNetのサイズで防衛効果を確認 twitter.com/goodfellow_ian

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retweeted at 17:09:03

2018年03月22日(木)4 tweetssource

3月22日

@fronori

Tetsuo Ishikawa@fronori

「半熟とろとろ」の惹句を信じて卵かけご飯にしようと目論むも、まさかの卵かけご飯失敗。卵を割る瞬間にすでにフォースに乱れの予感はあった。混ざりません!それでも味はといえば美味しかった。 pic.twitter.com/KbZ1AtWcj8

posted at 19:31:36

3月22日

@tri_iro

Takayuki Kihara@tri_iro

このススリンのA-作用素とハイパージャンプの間には厳密な数学的対応があり、コルモゴロフのR-作用素とGandyのスーパージャンプにもそれなりに厳密な数学的対応があります

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retweeted at 19:13:45

3月22日

@tri_iro

Takayuki Kihara@tri_iro

無限時間チューリング機械の計算能力はかなり正確に分かっていて、Turing機械の停止問題,停止問題を神託に用いた機械の停止問題、これを神託に用いた機械の停止問題 etc. の計算順序数回の累積くらいなら無限時間チューリング機械では簡単に計算できて、超算術的階層くらいは軽く支配できるのですが

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retweeted at 19:12:19

2018年03月21日(水)2 tweetssource

2018年03月20日(火)1 tweetsource

2018年03月08日(木)3 tweetssource

3月8日

@enshot

enshot@enshot

統計科学に興味ある方必見です。
絶版等で入手できなくなった統計科学の理論及び応用に関する書籍がpdfでダウンロードできます。
東大出版会、朝倉出版、共立出版など各社が承諾した上でのプロジェクトとのことです。

「統計科学のための電子図書システム」
ebsa.ism.ac.jp

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retweeted at 16:39:23

3月8日

@yohei_kikuta

Yohei KIKUTA@yohei_kikuta

NIPS2017に参加して個人的に面白かった深層学習の話題についてまとめました。汎化性能、GANの学習の収束性、新しいモデリングの方向性、に関していくつかの論文を解説しています。口頭発表用で説明不足なところもありますが、何かコメントなどありましたらぜひぜひ。

speakerdeck.com/diracdiego/201

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retweeted at 16:22:45

2018年03月01日(木)7 tweetssource

3月1日

@oreilly_japan

O'Reilly Japan@oreilly_japan

『ゼロから作るDeep Learning ❷』公開レビューのお知らせ: コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編の公開レビューを行います。 レビュー期間は2月28日(水)から4月13日(金)までの1ヶ月半です。… dlvr.it/QJ6Z4n

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retweeted at 11:26:41

3月1日

@fronori

Tetsuo Ishikawa@fronori

この図は大変面白い。たまたまpが小さくなったときのみ選択して報告する傾向があると実質的なFDRが上がり再現性が下がるということだろうか。αを下げても出版バイアスが増えるだけ?実験デザイン段階でαの設定を正当化する理屈は何があるだろう。αよりβを重視するデザインはあって良いしそのバランス。 twitter.com/NatureHumBehav

posted at 11:02:19

3月1日

@fronori

Tetsuo Ishikawa@fronori

時間について考えていたらこんな箴言を見かけた。
"Die Zeit verlängert sich für alle, die sie zu nutzen verstehen.”
-- Leonardo Da Vinci

posted at 10:13:13

2018年02月22日(木)2 tweetssource

2月22日

@fronori

Tetsuo Ishikawa@fronori

ノンパラ好きなら外せないWMW(Wilcoxon順位和/Mann–Whitney Uを合わせて)の提案者たちのご尊顔を初めて拝した。 WMWの漸近相対効率(ARE)は3/π(≒ 0.955) twitter.com/fronori/status とは覚えておいて損はない。毎回思い出すたびに、なるほどと唸る。ただし、分散の均質性に頑健でないのが玉に瑕。 pic.twitter.com/Xr1NvdmbGx

posted at 19:35:21

2018年02月21日(水)1 tweetsource

2月21日

@fronori

Tetsuo Ishikawa@fronori

グッときたスライド。自信のなさの自覚と記銘。≪モデリングとは…あまり自信のない判断をせざるを得なくなるときもあるが、その時は「ここで微妙な判断をした」ということを忘れないことが重要。
→ 自分のモデルを冷静に評価すること≫土居正明『経時データのモデリング(1)』www012.upp.so-net.ne.jp/doi/biostat/CT pic.twitter.com/ylYl2dg3my

posted at 20:43:52

2018年02月19日(月)7 tweetssource

2月19日

@N74580626

雨雲@N74580626

スキーのスーパー大回転⛷

成績上位20人が先に滑り、オーストリアの選手がトップ(みんなが金メダルを確信)

スノボでのメダルが期待されているレデツカ選手(チェコ)が借り物のスキー板を履いて26番目にスタート(みんながノーマーク)

トップでゴールし会場は騒然、本人は呆然 pic.twitter.com/xETYQuaTPI

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retweeted at 22:56:10

2018年02月18日(日)8 tweetssource

2月18日

@shunk031

しゅんけー@shunk031

Spectral clusteringのためのDeep learning手法を用いて大規模データセットへの適用と埋め込みの一般化を可能にしたSpectralNetを提案している。先行研究のクラスタリング手法より優れたパフォーマンスを示し、IMSATと同程度の性能を発揮している。 また未知のデータに対しても高い精度を示している。 twitter.com/shunk031/statu

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retweeted at 20:22:15

2月18日

@yu4u

Yusuke Uchida@yu4u

AAAI'18。顔ランドマーク推定をregressionではなく、クラス分類として解く。こういう論文だいしゅき。普通にやると精度が低下するが、マルチラベルとして学習すると良い。 Brute-Force Facial Landmark Analysis With A 140,000-Way Classifier arxiv.org/abs/1802.01777

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retweeted at 10:16:07

2018年02月17日(土)4 tweetssource

2月17日

@Rabi_4510471

えり@背中ポンポン私の心臓ビッくらポン@Rabi_4510471

フェルナンデスが一位で羽生結弦が二位だったとき、悔しがる羽生結弦を抱き寄せてな、「僕の中ではいつも君がチャンピオンだよ」って言う、そんな伝説があってな、日本勢以外は興味ないって人も、ぜひ、応援、ね、ンオーーー!!!!!!ぁ゛あ゛あ゛あ゛;;;;;;;;;;;;;;;; pic.twitter.com/3CCQs1983q

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retweeted at 12:54:35

2018年02月16日(金)7 tweetssource

2月16日

@fronori

Tetsuo Ishikawa@fronori

流行りの非滑らか化!?≪特異点を持つカラビ・ヤウ多様体ではチャーン類をうまく定義できないが、特異点がすべてゴレンシュタイン特異点であれば標準バンドルと標準類を定義することはでき、滑らかなカラビ・ヤウ多様体での定義を、特異点を持つカラビ・ヤウ多様体へと拡張することが可能≫Wikipedia

posted at 12:43:01

2月16日

@icoxfog417

piqcy@icoxfog417

学習率を自動調整するアルゴリズム(Adam/RMSPropなど)は、しばしば最適解に至らないケースがある。その原因として、ごく稀に大きな勾配が発生するケースにおいて、指数移動平均がその影響を急速に減少させてしまう点がある。そこで低めの学習率を使用し、過去の勾配の影響をなだらかにする手法を提案。 twitter.com/seb_ruder/stat

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retweeted at 12:04:23

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