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【4/10発売!】 「ゼロから作るDeep Learning ❺ ―生成モデル編」 著者:斎藤 康毅(著) 出版社:オライリー・ジャパン 発売日:2024年04月10日 amazon.co.jp/dp/4814400594?…

コンピュータ・IT新刊@computer_rev5

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The paper "Diminished reality system with real-time object detection using deep learning for onsite landscape simulation during redevelopment" doi.org/10.1016/j.envs… was cited in点群情報を用いた DR 技術の実装とその有効性の評価 - goo.gl/scholar/m4HfsR #ScholarAlerts

福田知弘 Tomohiro FUKUDA@fukudatweet

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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

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はじめてのディープラーニング -Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション- (Machine Learning) amzn.asia/d/eJKFTvb #Amazon

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ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 amzn.to/3veVNOw #SALE

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ソニーのnnablaディープラーニングチャンネル、こういう研修動画が大量に公開されててすごい 【Deep Learning研修(発展)】データ生成・変換のための機械学習 youtube.com/playlist?list=…

二項しいぷ@BinomialSheep

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あ、そうか。 サモランシナリオの画像解析、Deep Learningでがんばってたけど普通にLLM使えば瞬殺じゃね? MNIST問題好きすぎて妙に拘ってしまっていた。 後でコード書いてみよ。

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サブグリッドスケールのスーパーパラメタリゼーションを効率よく機械学習で置き換えるために、causally-informed deep learning を提案。因果推論の枠組みで先に深層学習に入力する変数の数を絞って、疑似相関を拾って汎化性能が落ちるのを抑止する。 agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/20…

Yohei Sawada@gupe_saw

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[PR]📚今日の1冊📕5 タイトル:ゼロから作るDeep Learning 価格:3,740円 おすすめ度:🙆‍♀️🙆‍♀️🙆‍♀️🙆‍♀️🙆‍♀️ #wordpress #斎藤康毅 #オライリー・ジャパン #入門書 #技術書 #楽天Kobo #楽天Books hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00q0726.r…

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インフラ系エンジニアであるIIJのshimada-kが、「NVIDIA A100 TENSOR CORE GPU」2本と「Intel Ethernet 25G 2P E810-XXV」を積んだサーバを使って、Ethernet上でマルチノードGPUによるDeep Learning環境を構築・動作させてみました。 eng-blog.iij.ad.jp/archives/25586 #GPU #NVIDIA #A100 #Ethernet

IIJ_ITS@IIJ_ITS

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【ブクマ必須】 最新のAI情報を収集できるサービス一覧をまとめました。各種URLはスレッドにまとめます。 ① AI系論文「labml ao」 ② 総合「はてブのAI・機械学習」 ③ テックビジネス「Business Insider」 ④ 全般情報「Medium」 ⑤ 最新の研究「Deep Learning Weekly」

中畑貴耀| イノベイティアCEO@kiyo_innovatia

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【売れてます!】 「ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編」 著者:斎藤 康毅(著) 出版社:オライリージャパン 発売日:2018年07月21日 amazon.co.jp/dp/4873118360?…

コンピュータ・IT新刊@computer_rev5

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深層学習による画像認識の基礎 = Foundations of Image Recognition with Deep Learning / 菅沼雅徳 著 東京 : オーム社, 2024.4 ndlsearch.ndl.go.jp/books/R1000000… amazon.co.jp/o/ASIN/4274231…

日本全国書誌 新着情報@jnb2023

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俺が買った直後に値下げしやがった 許せん!Amazon Deep Learning: Foundations and Concepts amzn.asia/d/dhsn7Fk #Amazon @Amazonより

DOKON@dokondokon

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そう言えばDeep Learningがトレンドになる前のAIによるお絵描きの研究はむしろロボットアーム制御してフィジカルなドローイングやらせてたなぁ

カルロスわらふじ@RyoMa_0923

生成AIで作られた絵が嫌ならデジタルの絵なんて見ずに、アナログ、できれば油絵とか水彩画あたりを見るようにすればいいのに まだそこは生成AIが作れない領域っしょ。 彫刻は生成AI + MCあたりで作られる可能性ありそうだから厳しいけども。

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ゼロから作るDeep Learning 5 斎藤 康毅 オライリー・ジャパン hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00q0724.y…

水曜日のエンジニア👩‍💻@designengtaro

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A Study on Overfitting in Deep Reinforcement Learning [Zhang+, 2018] 深層強化学習における過学習の研究。迷路環境において初期状態を訓練集合とテスト集合に分け、訓練集合で学習させた方策をテスト集合で評価。強化学習の一般的な実験プロトコルでは過学習を検出できないことを示唆。#論文紹介

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JDLA Deep Learning 2024 #2 ⭐️エンジニア向けディープラーニング資格試験、2024年度の概要と試験情報 ⭐️受験条件や試験内容の変更、申込み期間、会場、費用について詳細 prtimes.jp/main/html/rd/p…

ひかり | おすすめ資格@hikari_sikaku

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「DLSSとは、内部的に低い解像度でレンダリングしておき、Deep Learningで高精度にアップスケールする超解像技術の1つ」 仮に新型switchにこの技術が搭載されてたら、アップスケーリングすら嫌う一部の反AIは買えないじゃん

禅寺丸/23春-@zenjimaru777

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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

戸村涼子@スモールビジネス応援デジタル税理士@RtomuraTaxacc

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【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 #AIDeep Reinforcement Learning for… pic.twitter.com/j1wjJJDJEF

Iwahori Toshiki@iw_toshiki

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Understanding Deep Learning Models #10 に参加を申し込みました! math-coding.connpass.com/event/321136/?…

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コロナ禍中、木更津の家でヒッキーしてて散々暇な時になぜDeep Learning入門しなかったのか悔やまれる

ぺりゃ@peryaudo

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Understanding Deep Learning Models #10 を公開しました! math-coding.connpass.com/event/321136/?…

Math & Coding@pkitamura

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深層学習(Deep Learning)でもこの深さが用いられ、蓄積されてきた情報を深掘りするイメージになる。 私的考察では、「層」は積み重なった「静」的構造との認知が強めに出る。これに対し、より「動」的構造としての対概念として「フェーズ」を用いている。

詰みの境地@PhaseOfCM

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#ディープラーニング (Deep Learning) 」とは、ディープラーニングは、多層ニューラルネットワークを使用して複雑・・・詳細はjqca.org/words/index.ph…

zebraquantum@zebraquantum

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「ゼロから作るDeep Learning 5」読了。最後の分類器なしガイダンスの説明はよく分からなかった。求めたい量を求めたい量で表してるけど、どういうことなんだろうか。。。それ以外の説明はとても分かりやすいけど。

Seiya Kumada / 熊田聖也@seiya_kumada

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超低磁場 0.05T-MRI。deep learning で0.05Tとは思えない画質。日本ではコスパ推しは流行らない気もするけど、磁場シールドの観点からポータブルで普及する? ER、Angio室、OPE室でMRIが撮れたりするのは喜ばれそう。そのためにはDWIの画質が上がらないと厳しいかな。 onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.10…

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#ディープラーニング (Deep Learning) 」とは、ディープラーニングは、多層ニューラルネットワークを使用して複雑・・・詳細はjqca.org/words/index.ph…

zebraquantum@zebraquantum

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ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 [ 斎藤 康毅 ] hb.afl.rakuten.co.jp/hgc/g00q072e.m… #お得 #shopping

ちゃうしとー@dooboobu

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返信先:@rebecca_hoshino😁什么Deep Learning

🌊首尔之音🇰🇷🇯🇵🇫🇷🇺🇸@Seoul_Voice

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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

qwkqj@qwkqj_

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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

qwkqj@qwkqj_

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4.先手が穴角、初手から ▲98香 △26歩 ▲99角 △25歩 ▲88銀 △34歩 ▲78金 まで進めたときの評価値を、まず Hao に15億ノード読ませて、かかった時間を同じだけ JC と LW に読ませてみます(Deep Learning 系の読みの精度はあまりノード数に依存しないので)。

qwkqj@qwkqj_

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3.Deep Learning 系は探索部がふかうら王 v.8.30 (やねうらおさんご提供) Deep-TensorRT 版、評価関数モデルファイルは Just Counter 26歩 (Qhapaq さん @Qhapaq_49 ご提供、以下 JC)と Lightweight (らいんめたるさん @Rheinmetall9 ご提供、以下 LW)の2種類使ってみます。

qwkqj@qwkqj_

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《 穴角は本当に舐めプなのか? 》 1.先日某配信で「穴角はそこまで評価値落ちないと聞きましたけど(飛車振るより少し悪いぐらい)」と言ったらめちゃツッコまれたので、ちゃんと(雑なくくりですけど) NNUE 系と Deep Learning 系両方で検証してみようと思います ´ω`* @JIRIKISHIN @Roy48868158

qwkqj@qwkqj_

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#ディープラーニング (Deep Learning) 」とは、ディープラーニングは、多層ニューラルネットワークを使用して複雑・・・詳細はjqca.org/words/index.ph…

zebraquantum@zebraquantum

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返信先:@shou_m5151自作!!! そしてdeep learning!! (読んでませんっっ翔さん勉強家!!!)

こま(工数タスク管理チャレンジャー)@komakoma0660

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