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これは視覚的に分かりやすくまとめられてて良いな GPTとは何か Transformerの視覚化 | Chapter 5, Deep Learning youtu.be/KlZ-QmPteqM?si… @YouTubeより
平均フレームレート: 166.7 最低フレームレート: 77 グラフィックスアップスケールタイプ: NVIDIA DLSS (Deep Learning Super Sampling) SCORE: 23187 非常に快適 Intel(R) Core(TM) i7-14700F NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER GameReady555.99ドライバー ちらつきノイズもなし いんじゃね? pic.twitter.com/dhb3HzitTe
今月は、こちらのテストに挑戦する予定。 G検定(Deep Learning検定)とったのは 2018年。理系の知識がないとちょいむずかった。 こちらの検定は難しい数式もないので とっつきやすい。 AIの全般知識を整理するのに良いかも🙂 pic.twitter.com/vxuJZc4AR9
【AI指揮ドローンで遭難者捜索】 グラスゴー大学(@UofGlasgow)の研究者らは深層強化学習(deep RL)を使用した確率分布マップで従来のカバレッジ計画や探索計画アルゴリズムより効率的なAI指揮SAR(捜索救助)ドローンシステムを追究。#ドローン #AI 《Deep Reinforcement Learning for… pic.twitter.com/j1wjJJDJEF
7.やはり Deep Learning 系の LW はこの傾向がより顕著です。わたし的には LW より JC のほうが意味のない手損に厳しい印象でしたが、119秒で約55万ノード読んで -955、先手が穴角に組んだだけで後手がはっきり優勢と。 pic.twitter.com/nHxpBPyPCt
6.Deep Learning 系の JC は意味のない手損に厳しい印象があります。119秒で約64万ノード読んで -520、先手が穴角に組んだだけではっきりと後手有利と。 pic.twitter.com/28ZrgUbvxN
Anyone else deep into learning Japanese? I’m making my own words and terms now lol 人ヒート (Hito Heat) - Human Heat 🔥 pic.twitter.com/bPo5AMhO8P
ぬぅおぉ~~やりました! 自慢してもいいですか🙇 今年の目標だった「ディープラーニングG検定(JDLA Deep Learning for GENERAL)」に合格しました🎉 Xでいうほどのことでもない、しかも、私の発信軸の不動産投資と関係ないと思いつつ、だれかにほめてほしくて…💦… pic.twitter.com/egA757WUUP
ゼロから作る Deep Learning 1巻4章 📝ニューラルネットワークは、特徴量を与えずとも、機械が学習してくれる。 特徴量作らなくてよいのは楽だなあ。 その分、他が大変なのだろうか pic.twitter.com/3TsSuFJ96G
[論文紹介] PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space PointNetを階層的に用いることで近傍点の特徴を活用できないという問題を解決した手法.CNNと似た考え方で小さいPointNetで近傍点群の特徴を抽出することでセグメンテーションなどのタスクで高精度を実現. pic.twitter.com/7fDArg568A
[論文紹介] PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 従来手法とは異なり,点群特有の特徴を考慮することで点群からクラス分類、セグメンテーション、検出など広い範囲のタスクを可能にした. 近年の点群を対象とした学習ベースのネットワークの礎となった研究 pic.twitter.com/BgmiYZB2in
なんか分からんけど凄い👏 統計データサイエンス学科の学部賞はたったの5名🎖️ S&DS Outstanding Thesis Award Nathan Chen title: Utilizing Deep Learning to Predict Somatic Variant Pathogenicity チェンさんチャンさんリーさん、アジア系のお名前が並んでますね pic.twitter.com/RpEJeopWNE
【自習コンテンツ:Azure Machine Learning を使用してコンピューティング集約型モデルをトレーニングする】 大規模な #機械学習 やディープ ラーニング モデルに必要となる、高いコンピューティング性能。 最適な使用方法を解説します。 ▼学習を始める msft.it/6015YkWnW #MSLearnJP pic.twitter.com/l95l3h80xt
IRIのENSO予測のアンサンブルにいよいよdeep learningのモデル(Tongji University)が入ってきて、ラニーニャまではならないという予測。dynamicalモデルはラニーニャになるという予測が多数派で、結果はいかに iri.columbia.edu/our-expertise/… pic.twitter.com/akgUEZkG5P
6月8日にOncehumanの続報が 公開される予定 ハイエンドGPUでなくとも,DLSS(Deep Learning Super Sampling)技術によって美麗なグラフィックスが楽しめるようになっているとの事(PC) pic.twitter.com/JEsn43QJRk
ロウホウ、朗報デス🤖 『Once Human』が #SummerGameFest に参加することが決定シマシタ🥳 ゲームに関する重大な新情報が公開される予定デス!😚 超越者の皆さん、お見逃しなく❗️❗️ #OnceHuman #ワンスヒューマン #SGF2024
#CodeSignal learn.codesignal.com/preview/course… Course 5「Deep Dive into Numpy and Pandas with Housing Data」が全て終わった。 Course 6「Introduction to Supervised Machine Learning」に入った。内容は教師あり学習。 6/6回できた。 それと、学習してから30日経った。 pic.twitter.com/Uvg0xOSklo
#CodeSignal learn.codesignal.com/preview/course… Deep Dive into Numpy and Pandas with Housing Data Course 5 / Unit 4 73% Unit4はコード最適化。実行速度やメモリ容量を最適化。 6/7回できた。
GPTとは何か Transformerの視覚化 | Chapter 5, Deep Learning youtu.be/KlZ-QmPteqM?si… @YouTubeより アニメーションはどうやって作ってるの? あれか??
GPTの分かりやすい説明ビデオ。関連プロダクトに携わっているので勉強せねば🥲 GPTとは何か Transformerの視覚化 | Chapter 5, Deep Learning youtu.be/KlZ-QmPteqM?si…
とても面白いので観た方がいい動画☺️ ChatGPTは何をしてるか?を簡単に説明してくれてる GPTとは何か Transformerの視覚化 | Chapter 5, Deep Learning youtu.be/KlZ-QmPteqM?si… @YouTubeより
東大の学生有志団体が、数学・物理解説で有名なチャンネル3Blue1Brownを公式ライセンスで日本語翻訳・再編集してるの初めて知った。 GPTとは何か Transformerの視覚化 | Chapter 5, Deep Learning youtu.be/KlZ-QmPteqM?si… @YouTubeより
生成AI学ぶなら 基礎から全体像を 松尾豊さんの解説で 「生成AI」(3) 松尾豊・東京大学大学院教授 2024.3.15" youtu.be/U9vhGvFxKu0 ChatGPT の根幹の技術を直感的に理解したかったらこちら "GPTとは何か Transformerの視覚化 | Chapter 5, Deep Learning" - youtu.be/KlZ-QmPteqM
Deep learningとの一番の違いは、やはりNon tech userの圧倒的な母数の違いのように思うな。ここがすべての領域で長期的にクリティカルに効いてくる The human side of generative AI: Creating a path to productivity - Mck mckinsey.com/capabilities/p… pic.twitter.com/U99QE5RHel
生成AI学び 「生成AI」(3) 松尾2024.3.15" youtu.be/U9vhGvFxKu0 ChatGPT の根幹の技術を直感的に理解 "GPTとはTransformerの視覚化 | Chapter 5, Deep Learning" - youtu.be/KlZ-QmPteqM
東京大学松尾研究室が深層学習の入門教材「DL4US」を無料公開。 Deep Learningの基礎 MNIST認識 CNN基礎 RNN, LSTM, GRU ニューラル翻訳モデル 学習済みモデルの利用 生成モデル入門 強化学習入門 ディープラーニング学びたい人は必見。 weblab.t.u-tokyo.ac.jp/dl4us/ pic.twitter.com/aTOBhBKh2K
私が AE をしている Journal of Statistical Planning and Inference で「Deep learning: statistical perspectives」特集をしているらしい。 AE には何も周知がなく,知らなかったです。鈴木大慈さんが Guest Editor の一人,日本人グループの論文が 2 本採択済み。 sciencedirect.com/journal/journa… pic.twitter.com/PlS82ckHzA
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