狠狠撸shows by User: KazukiMotohashi2

狠狠撸shows by User: KazukiMotohashi2 / http://www.slideshare.net/images/logo.gif 狠狠撸shows by User: KazukiMotohashi2 / Wed, 19 Jun 2019 10:04:17 GMT 狠狠撸Share feed for 狠狠撸shows by User: KazukiMotohashi2 20190619 オートエンコーダーと異常検知入門 /slideshow/20190619-150591242/150591242 20190619dl4pracautoencoderanomaly-190619100417
「実践者向けディープラーニング勉強会　第四回」に向けた資料。 https://dl4-practitioners.connpass.com/event/132618/ オートエンコーダー以外の手法も少し触れてます。]]>
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20190619 オートエンコーダーと異常検知入門 from Kazuki Motohashi

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0 20190407 第7章事例研究:自然言語処理における素性 /slideshow/20190407-7/144732111 20190407hongonlp03kmotohas-190510053557
本郷言語処理勉強会 #3 で用いた資料。 https://holy.connpass.com/event/122295/ 「ゴールドバーグ, 『自然言語処理のための深層学習』, 共立出版, 2019」輪読会。]]>
本郷言語処理勉強会 #3 で用いた資料。 https://holy.connpass.com/event/122295/ 「ゴールドバーグ, 『自然言語処理のための深層学習』, 共立出版, 2019」輪読会。]]> Fri, 10 May 2019 05:35:57 GMT /slideshow/20190407-7/144732111 KazukiMotohashi2@slideshare.net(KazukiMotohashi2) 20190407 第7章事例研究:自然言語処理における素性 KazukiMotohashi2 本郷言語処理勉強会 #3 で用いた資料。 https://holy.connpass.com/event/122295/ 「ゴールドバーグ, 『自然言語処理のための深層学習』, 共立出版, 2019」輪読会。 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20190407hongonlp03kmotohas-190510053557-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> 本郷言語処理勉強会 #3 で用いた資料。 https://holy.connpass.com/event/122295/ 「ゴールドバーグ, 『自然言語処理のための深層学習』, 共立出版, 2019」輪読会。

20190407 第7章事例研究:自然言語処理における素性 from Kazuki Motohashi

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0 20190324 第6章テキストテ?ータのための素性 /slideshow/20190324-6/144731876 20190324hongonlp02kmotohas-190510053421
本郷言語処理勉強会 #2 で用いた資料。 https://holy.connpass.com/event/122294/ 「ゴールドバーグ, 『自然言語処理のための深層学習』, 共立出版, 2019」輪読会。]]>
本郷言語処理勉強会 #2 で用いた資料。 https://holy.connpass.com/event/122294/ 「ゴールドバーグ, 『自然言語処理のための深層学習』, 共立出版, 2019」輪読会。]]> Fri, 10 May 2019 05:34:21 GMT /slideshow/20190324-6/144731876 KazukiMotohashi2@slideshare.net(KazukiMotohashi2) 20190324 第6章テキストテ?ータのための素性 KazukiMotohashi2 本郷言語処理勉強会 #2 で用いた資料。 https://holy.connpass.com/event/122294/ 「ゴールドバーグ, 『自然言語処理のための深層学習』, 共立出版, 2019」輪読会。 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20190324hongonlp02kmotohas-190510053421-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> 本郷言語処理勉強会 #2 で用いた資料。 https://holy.connpass.com/event/122294/ 「ゴールドバーグ, 『自然言語処理のための深層学習』, 共立出版, 2019」輪読会。

20190324 第6章テキストテ?ータのための素性 from Kazuki Motohashi

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0 20190417 畳み込みニューラルネットワークの基礎と応用 /slideshow/20190417-144731235/144731235 20190417cnnv1-190510052948
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20190417 畳み込みニューラルネットワークの基礎と応用 from Kazuki Motohashi

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0 深层学习の基础と导入 /slideshow/ss-136324688/136324688 20190313deeplearningintro-190314084359
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深层学习の基础と导入 from Kazuki Motohashi

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0 20180110 AI&ロボット勉強会 Deeplearning4J と時系列データの異常検知について /slideshow/20180110-ai-deeplearning4j-86494890/86494890 20180110deeplearning4jv11-180122020813
20180110 AI&ロボット勉強会 Deeplearning4J と時系列データの異常検知について 25+5 min 社会性フィルタ通過分のみ公開。]]>
20180110 AI&ロボット勉強会 Deeplearning4J と時系列データの異常検知について 25+5 min 社会性フィルタ通過分のみ公開。]]> Mon, 22 Jan 2018 02:08:13 GMT /slideshow/20180110-ai-deeplearning4j-86494890/86494890 KazukiMotohashi2@slideshare.net(KazukiMotohashi2) 20180110 AI&ロボット勉強会 Deeplearning4J と時系列データの異常検知について KazukiMotohashi2 20180110 AI&ロボット勉強会 Deeplearning4J と時系列データの異常検知について 25+5 min 社会性フィルタ通過分のみ公開。 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20180110deeplearning4jv11-180122020813-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> 20180110 AI&ロボット勉強会 Deeplearning4J と時系列データの異常検知について 25+5 min 社会性フィルタ通過分のみ公開。

20180110 AI&ロボット勉強会 Deeplearning4J と時系列データの異常検知について from Kazuki Motohashi

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0 搁-颁狈狈の原理とここ数年の流れ /slideshow/rcnn/77519745 r-cnn-170705022207
2017年6月14日、部署内勉强会で発表闭闭>
2017年6月14日、部署内勉强会で発表闭闭> Wed, 05 Jul 2017 02:22:07 GMT /slideshow/rcnn/77519745 KazukiMotohashi2@slideshare.net(KazukiMotohashi2) 搁-颁狈狈の原理とここ数年の流れ KazukiMotohashi2 2017年6月14日、部署内勉强会で発表 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/r-cnn-170705022207-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> 2017年6月14日、部署内勉强会で発表

搁-颁狈狈の原理とここ数年の流れ from Kazuki Motohashi

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