めも

ゲームの攻略・プログラミングの勉強内容・読んだ本の感想のような雑記を主に投稿するブログです

論文・資料・スライド集

特定のトピックの論文などを調べる時に見つけた学会の発表資料・OCWの講義動画などをメモしたものです。

学会の開催時期について調べる

この記事は何 締め切り一覧 メモ 国内の研究会 データマイニング CIKM DSAA SDM PAKDD KDD AAAI ICML ICDM この記事は何 タイトル通り、学会の時期をなんとなく把握するために一度自分で調べます。 学会の一覧については神嶌敏弘先生の資料 (解説・講義資料…

応用情報技術者試験の対策時のメモ(120日前のメモ)

この記事は何 応用情報技術者試験 メモ 情報理論・離散数学 サイバー攻撃・セキュリティ 暗号化 サイバー攻撃 ネットワーク システム開発 システム開発工程 プログラミング 詳細設計・品質 システム監査 クラウド データベース ストラテジ系 コンピュータ構…

特徴選択について

特徴選択とその種類 特徴選択を行う理由 関連スライド 各種法 scikit-lerarnのサンプル フィルタ法 ラッパー法 エンベディング法 その他の手法 参考文献 機械学習アルゴリズムの入力となる特徴の選択手法について。 特徴選択とその種類 特徴選択(とくちょう…

機械学習関係の論文を調べる時にみるページ

まとめ・検索 Browse state-of-the-art arxiv sanity awesome-deep-learning-papers Search ICLR 2019 朱鷺の杜Wiki 解説・輪読 cvpr-challenge nlpaper-challenge Deep Learning JP arXivTimes ブログ IBM Research Blog Stanford NLP Group The Berkeley A…

bandit-algorithms-book(著:Tor Lattimore、Csaba Szepesv´ari)がウェブ上で公開

Tor Lattimore先生とCsaba Szepesv´ari先生らの書いたバンディット本がpdfで無料公開されています。pdfのリンクは以下を参照してください。 Dear readers After nearly two years since starting to write the blog we have at last completed a first draft…

つぶやきの言語判定についての資料

twitterのニュースで気になったがサイボウズのShuyo Nakataniさんの資料があったのでメモ。 韓国語を勉強したことがないので厳密にはわからないけれど、句読点とスペースの間隔だけでアジア圏は分離できると考え中。「、。 」などとその出現間隔+よく使われ…

種々の決定木・ランダムフォレストの拡張についての資料集

決定木(Decision Tree) ノード分割のルール Cost-sensitive decision tree ランダムフォレスト(Random Forest) Extremely Randomized Trees Alternating decision tree Decision Jungles Mondrian Forests Boosted Random Forest Canonical Correlation Fore…

機械学習におけるマルチラベルの各手法についてのメモ

ベースライン k Nearest Neighbours multi-label classifier Label Powerset Label Powerset Kernel collaborative label power set BinaryRelevance Binary Relevance Binary Relevance with K-NN Stacked binary relevance Random k-Labelsets Distinct Ra…

予測モデルのハイパーパラメータチューニング・自動構築に関するめも

定義 予測モデル ハイパーパラメータ 予測パイプライン 最適化のためのアルゴリズム 最適なアルゴリズム(予測モデル)の選択 最適なハイパーパラメータの選択 Hyperband 最適なパイプラインの選択 SMAC(Sequential Modelbased Algorithm Configuration) TPE(T…

Hyperoptなどのハイパーパラメータチューニングとその関連手法についてのメモ

ハイパーパラメータの定義 探索手法 Random Search Manual coordinate descend Grid Search Particle Swarm Optimization Genetic Algorithm Sequential Model-Based Optimization(SMBO) Tree-structured Parzen Estimator(TPE) Sequential Model-Based-opti…

推薦システムに関する資料集とメモ

推薦システム 定義 評価指標 講義・解説スライドなど 推薦システムの分類 個人化による分類 アルゴリズムにて用いるデータによる分類 アルゴリズムによる分類 類似度 行列分解 ベイズ推定 バンディット Deep Learning xxx2vec Web上における推薦システム デ…

画像に含まれる色をクラスタリングして自動的に抽出する

できたもの 実装内容 仕組み 改善点 おまけ 今後の課題 クラスタリング数を動的に変更する ワンポイントの色の抽出 クラスタリングについてのメモ クラスタリングするアルゴリズムの分類 階層的なクラスタリング手法 繰り返し割り当てを変えていく手法 その…

Zero-shot / One-shot Learningに関する資料集

定義 Zero Shot Learning one shot learning 関連研究・スライド 2008年 Zero-data Learning of New Tasks 2009年 Zero-Shot Learning with Semantic Output Codes Learning To Detect Unseen Object Classes by Between-Class Attribute Transfer 2013年 Ze…

学会発表のスライドの準備・練習のための参考動画のメモ

テンプレート はじめに 背景・研究の動機 提案手法(Proposed method) 実験(Experimental settings) 結果・考察 終わりに その他 参考動画 15~25分 Topic Models with Power-Law Using Pitman-Yor Process Psychological Advertising: Exploring Consumer Psy…

Maximum Mean Discrepancyに関する資料集

大阪大学講義資料 ICONIP 2006 Multi-kernel Maximum Mean Discrepancy MMD-critic これもメモのみ。 去年9月頃から家のゴタゴタを引きずってて全然作業出来てない。 春休みに確認したいところ。MMD!=MikuMikuDance。 大阪大学講義資料 大阪大学大学院・基…

グラフィカルモデルの資料のメモ

グラフィカルモデル入門 ベイジアンネットとレコメンデーション グラフィカルラッソ 完全にあとで読む用のメモ。 グラフィカルモデル入門 グラフィカルモデル入門 from Kawamoto_Kazuhiko 千葉大学統合情報センター , 川本一彦先生の資料。 ベイジアンネット…

Ian Goodfellow先生による講義動画+資料(Adversarial Examples)

上はMontreal Deep Learning Summer Schoolでの資料なので少し古い内容です。 NIPSの際の資料などはこちら-> Presentation から閲覧できます。

バンディットアルゴリズムの復習5:Combinatorial bandits

前回 matroid bandit やりたいこと Matroid Augmentation property Modular Function Maximum-weight basis of the matroid アルゴリズム:Optimistic Matroid Maximization 問題設定 アルゴリズム詳細 元論文 その他関連論文 書きかけ、後ほど各アルゴリズ…

機械学習関係の無料pdfの一覧

Bayesian Reasoning and Machine Learning Computer Vision: Algorithms and Applications David MacKay: Information Theory, Pattern Recognition and Neural Networks Deep Learning Elements of Statistical Learning: data mining, inference, and pred…

強化学習の資料メモ3:マルコフ決定過程

Agent–Environment Interface 強化学習におけるagent-environmentの相互作用 Markov Decision Process 定義 講義動画 Markov Decision Processes I Markov Decision Process II RL Course by David Silver(Deepmind) 有限マルコフ決定過程(Finite Markov De…

強化学習の資料メモ2:多腕バンディット問題

基本の内容 各種定式化 Exploration/Exploitation Dilemma Stationary Problem(定常なケース) Action-Value Methods 行動選択の戦略 greedy(貪欲) ε-Greedy Soft-max action selection Non-stationary Problem(非定常なケース) アームの行動戦略 Gradient-Ba…

Richard S. Suttonら著の強化学習本のドラフト版が公開

pdf サンプルコード 追記 このドラフト版の前の本 Sutton, Richard S., and Andrew G. Barto. Reinforcement learning: An introduction. Vol. 1. No. 1. Cambridge: MIT press, 1998. で有名なRichard S. Sutton氏による新しい強化学習本のドラフト版が以下…

Active Learningの資料・論文のめも

導入 Active Learning 入門 A tutorial on active learning 能動学習セミナー サーベイ Active Learning Literature Survey 論文 導入 Active Learning 入門 Active Learning 入門 from Shuyo Nakatani www.slideshare.net A tutorial on active learning pd…

バンディットアルゴリズムの資料・論文のめも

導入 バンディットアルゴリズム入門と実践 I’m a bandit Thompson Sampling アルゴリズム バンディット問題の各定式化について Introduction to Bandits: Algorithms and Theory 応用例:レコメンデーション 論文 Some aspects of the sequential design of …

OCR・文字認識の論文とかのまとめ

論文 End-to-End Text Recognition with Convolutional Neural Networks Word Spotting and Recognition with Embedded Attributes Deep structured output learning for unconstrained text recognition Deep Features for Text Spotting Reading Text in t…

Deep系の論文めも後半その2 (2016年夏頃までのもの対象)

教師なし CNN features off-the-shelf: an astounding baseline for recognition 画像 Learning and transferring mid-level image representions using convolutional neural networks Learning hierarchical features for scene labeling Semantic Segment…

Deep系の論文めも後半その1 (2016年夏頃までのもの対象)

生成モデル Deep Convolutional Generative Adversarial Networks Generative Adversarial Nets Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid …

Deep系の論文めも前半 (2016年夏頃までのもの対象)

過学習の防止・学習のアルゴリズム Dropout Batch normalization Resnet Layer Normalization Normalization Layers 理論 Distilling the knowledge in a neural network Deep neural networks are easily fooled: High confidence predictions for unrecogn…

データの次元削減に関する資料集

次元削減とは データの次元削減(Dimensionality reduction) + データの可視化(Data Visualization) PCA Principal Component Analysis(PCA) randomized PCA Online Robust Principal Component Analysis(OR-PCA) 多様体学習 t-Distributed Stochastic Neighb…

画像処理系のDeep Learningの基本的な手法

まとめ資料 サーベイ The Deep Learning textbook by Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville Deep Learning in Neural Networks: An Overview 画像・動画 画像分類問題 AlexNet (ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Ne…

プライバシーポリシー

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