際際滷shows by User: joisino / http://www.slideshare.net/images/logo.gif 際際滷shows by User: joisino / Thu, 01 Jun 2023 08:47:16 GMT 際際滷Share feed for 際際滷shows by User: joisino キャッシュオブリビアスアルゴリズム /slideshow/ss-258176417/258176417 slides-230601084716-593ee8e4
キャッシュオブリビアスアルゴリズムについてのgな盾hです。 /iwiwi/cacheoblivious-dsirnlp5 と https://erikdemaine.org/papers/BRICS2002/paper.pdf を歌深にさせていただきました。 Speakerdeck: https://speakerdeck.com/joisino/kiyatusiyuoburibiasuarugorizumu]]>
キャッシュオブリビアスアルゴリズムについてのgな盾hです。 /iwiwi/cacheoblivious-dsirnlp5 と https://erikdemaine.org/papers/BRICS2002/paper.pdf を歌深にさせていただきました。 Speakerdeck: https://speakerdeck.com/joisino/kiyatusiyuoburibiasuarugorizumu]]> Thu, 01 Jun 2023 08:47:16 GMT /slideshow/ss-258176417/258176417 joisino@slideshare.net(joisino) キャッシュオブリビアスアルゴリズム joisino キャッシュオブリビアスアルゴリズムについてのgな盾hです。 /iwiwi/cacheoblivious-dsirnlp5 と https://erikdemaine.org/papers/BRICS2002/paper.pdf を歌深にさせていただきました。 Speakerdeck: https://speakerdeck.com/joisino/kiyatusiyuoburibiasuarugorizumu <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slides-230601084716-593ee8e4-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> キャッシュオブリビアスアルゴリズムについてのgな盾hです。 /iwiwi/cacheoblivious-dsirnlp5 と https://erikdemaine.org/papers/BRICS2002/paper.pdf を歌深にさせていただきました。 Speakerdeck: https://speakerdeck.com/joisino/kiyatusiyuoburibiasuarugorizumu
キャッシュオブリビアスアルゴリズム from joisino
]]> 39 0 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slides-230601084716-593ee8e4-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Metric Recovery from Unweighted k-NN Graphs /slideshow/metric-recovery-from-unweighted-knn-graphs/258176253 slides-230601083149-2d57737b
Introduction of - Towards Principled User-side Recommender Systems (CIKM 2022) https://arxiv.org/abs/2208.09864 - Graph Neural Networks can Recover the Hidden Features Solely from the Graph Structure (ICML 2023) https://arxiv.org/abs/2301.10956 - and their related technology. Speakerdeck: https://speakerdeck.com/joisino/metric-recovery-from-unweighted-k-nn-graphs]]>
Introduction of - Towards Principled User-side Recommender Systems (CIKM 2022) https://arxiv.org/abs/2208.09864 - Graph Neural Networks can Recover the Hidden Features Solely from the Graph Structure (ICML 2023) https://arxiv.org/abs/2301.10956 - and their related technology. Speakerdeck: https://speakerdeck.com/joisino/metric-recovery-from-unweighted-k-nn-graphs]]> Thu, 01 Jun 2023 08:31:49 GMT /slideshow/metric-recovery-from-unweighted-knn-graphs/258176253 joisino@slideshare.net(joisino) Metric Recovery from Unweighted k-NN Graphs joisino Introduction of - Towards Principled User-side Recommender Systems (CIKM 2022) https://arxiv.org/abs/2208.09864 - Graph Neural Networks can Recover the Hidden Features Solely from the Graph Structure (ICML 2023) https://arxiv.org/abs/2301.10956 - and their related technology. Speakerdeck: https://speakerdeck.com/joisino/metric-recovery-from-unweighted-k-nn-graphs <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slides-230601083149-2d57737b-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Introduction of - Towards Principled User-side Recommender Systems (CIKM 2022) https://arxiv.org/abs/2208.09864 - Graph Neural Networks can Recover the Hidden Features Solely from the Graph Structure (ICML 2023) https://arxiv.org/abs/2301.10956 - and their related technology. Speakerdeck: https://speakerdeck.com/joisino/metric-recovery-from-unweighted-k-nn-graphs
Metric Recovery from Unweighted k-NN Graphs from joisino
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CIKM 2022 Paper: https://arxiv.org/abs/2208.09864 GitHub: https://github.com/joisino/consul]]>
CIKM 2022 Paper: https://arxiv.org/abs/2208.09864 GitHub: https://github.com/joisino/consul]]> Thu, 29 Sep 2022 10:52:28 GMT /slideshow/towards-principled-userside-recommender-systems/253255822 joisino@slideshare.net(joisino) Towards Principled User-side Recommender Systems joisino CIKM 2022 Paper: https://arxiv.org/abs/2208.09864 GitHub: https://github.com/joisino/consul <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slides-220929105228-e6dc21ca-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> CIKM 2022 Paper: https://arxiv.org/abs/2208.09864 GitHub: https://github.com/joisino/consul
Towards Principled User-side Recommender Systems from joisino
]]> 67 0 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slides-220929105228-e6dc21ca-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 CLEAR: A Fully User-side Image Search System /slideshow/clear-a-fully-userside-image-search-system/253255761 slides-220929104852-93153fb2
CIKM 2022 demo paper Paper: https://arxiv.org/abs/2206.08521 Demo: https://clear.joisino.net/]]>
CIKM 2022 demo paper Paper: https://arxiv.org/abs/2206.08521 Demo: https://clear.joisino.net/]]> Thu, 29 Sep 2022 10:48:51 GMT /slideshow/clear-a-fully-userside-image-search-system/253255761 joisino@slideshare.net(joisino) CLEAR: A Fully User-side Image Search System joisino CIKM 2022 demo paper Paper: https://arxiv.org/abs/2206.08521 Demo: https://clear.joisino.net/ <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slides-220929104852-93153fb2-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> CIKM 2022 demo paper Paper: https://arxiv.org/abs/2206.08521 Demo: https://clear.joisino.net/
CLEAR: A Fully User-side Image Search System from joisino
]]> 20 0 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slides-220929104852-93153fb2-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Private Recommender Systems: How Can Users Build Their Own Fair Recommender Systems without Log Data? /slideshow/private-recommender-systems-how-can-users-build-their-own-fair-recommender-systems-without-log-data/252757596 slides-220830072618-f11ee017
JSSST 2022 https://jssst2022.wordpress.com/ におけるk燕スライドです。 猟 Private Recommender Systems: How Can Users Build Their Own Fair Recommender Systems without Log Data? (SDM 2022) arXiv: https://arxiv.org/abs/2105.12353]]>
JSSST 2022 https://jssst2022.wordpress.com/ におけるk燕スライドです。 猟 Private Recommender Systems: How Can Users Build Their Own Fair Recommender Systems without Log Data? (SDM 2022) arXiv: https://arxiv.org/abs/2105.12353]]> Tue, 30 Aug 2022 07:26:18 GMT /slideshow/private-recommender-systems-how-can-users-build-their-own-fair-recommender-systems-without-log-data/252757596 joisino@slideshare.net(joisino) Private Recommender Systems: How Can Users Build Their Own Fair Recommender Systems without Log Data? joisino JSSST 2022 https://jssst2022.wordpress.com/ におけるk燕スライドです。 猟 Private Recommender Systems: How Can Users Build Their Own Fair Recommender Systems without Log Data? (SDM 2022) arXiv: https://arxiv.org/abs/2105.12353 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slides-220830072618-f11ee017-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> JSSST 2022 https://jssst2022.wordpress.com/ におけるk燕スライドです。 猟 Private Recommender Systems: How Can Users Build Their Own Fair Recommender Systems without Log Data? (SDM 2022) arXiv: https://arxiv.org/abs/2105.12353
Private Recommender Systems: How Can Users Build Their Own Fair Recommender Systems without Log Data? from joisino
]]> 420 0 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slides-220830072618-f11ee017-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 An Introduction to Spectral Graph Theory /slideshow/an-introduction-to-spectral-graph-theory/252091736 slides-220630054558-d1696f10
A Brief Introduction to Spectral Graph Theory. Contact: https://joisino.net/]]>
A Brief Introduction to Spectral Graph Theory. Contact: https://joisino.net/]]> Thu, 30 Jun 2022 05:45:58 GMT /slideshow/an-introduction-to-spectral-graph-theory/252091736 joisino@slideshare.net(joisino) An Introduction to Spectral Graph Theory joisino A Brief Introduction to Spectral Graph Theory. Contact: https://joisino.net/ <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slides-220630054558-d1696f10-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> A Brief Introduction to Spectral Graph Theory. Contact: https://joisino.net/
An Introduction to Spectral Graph Theory from joisino
]]> 1010 0 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slides-220630054558-d1696f10-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem (NAACL 2022) /slideshow/word-tour-onedimensional-word-embeddings-via-the-traveling-salesman-problem-naacl-2022/251940458 slides-220608023253-265246dc
NLP コロキウム https://nlp-colloquium-jp.github.io/ でk燕したHのスライドです。 猟: https://arxiv.org/abs/2205.01954 GitHub: https://github.com/joisino/wordtour 古勣 gZ托めzみはF旗の徭隼冱ZI尖の嶄宰室gのひとつで、猟蛍や貌業y協をはじめとして、さまざまな中で聞喘されていることは岑っての宥りです。しかし、ふつう托めzみ枠は採為という互肝圷であり、聞喘するrには謹くのrgやメモリをMするうえに、互肝圷托めzみを議に燕Fできないため盾がyしいことが}です。そこで云冩梢では、‐匯肝圷／のgZ托めzみを縮なしで誼る圭隈を戻宛します。とはいえ、gZのあらゆる斑罎鰔惨淋で彌えるのは音辛嬬であるので、云冩梢ではまずgZ托めzみが困燭垢戮來|を宗畠來と頼畠來という屈つに蛍盾します。戻宛隈の WordTour は、頼畠來はあきらめ、宗畠來のみをnすことで匯肝圷托めzみを辛嬬にし、それでいて、畠ての、とまでは冱わないまでも、いくつかの鮄辰砲いて嗤喘な匯肝圷托めzみを誼ることに撹孔しました。]]>
NLP コロキウム https://nlp-colloquium-jp.github.io/ でk燕したHのスライドです。 猟: https://arxiv.org/abs/2205.01954 GitHub: https://github.com/joisino/wordtour 古勣 gZ托めzみはF旗の徭隼冱ZI尖の嶄宰室gのひとつで、猟蛍や貌業y協をはじめとして、さまざまな中で聞喘されていることは岑っての宥りです。しかし、ふつう托めzみ枠は採為という互肝圷であり、聞喘するrには謹くのrgやメモリをMするうえに、互肝圷托めzみを議に燕Fできないため盾がyしいことが}です。そこで云冩梢では、‐匯肝圷／のgZ托めzみを縮なしで誼る圭隈を戻宛します。とはいえ、gZのあらゆる斑罎鰔惨淋で彌えるのは音辛嬬であるので、云冩梢ではまずgZ托めzみが困燭垢戮來|を宗畠來と頼畠來という屈つに蛍盾します。戻宛隈の WordTour は、頼畠來はあきらめ、宗畠來のみをnすことで匯肝圷托めzみを辛嬬にし、それでいて、畠ての、とまでは冱わないまでも、いくつかの鮄辰砲いて嗤喘な匯肝圷托めzみを誼ることに撹孔しました。]]> Wed, 08 Jun 2022 02:32:53 GMT /slideshow/word-tour-onedimensional-word-embeddings-via-the-traveling-salesman-problem-naacl-2022/251940458 joisino@slideshare.net(joisino) Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem (NAACL 2022) joisino NLP コロキウム https://nlp-colloquium-jp.github.io/ でk燕したHのスライドです。 猟: https://arxiv.org/abs/2205.01954 GitHub: https://github.com/joisino/wordtour 古勣 gZ托めzみはF旗の徭隼冱ZI尖の嶄宰室gのひとつで、猟蛍や貌業y協をはじめとして、さまざまな中で聞喘されていることは岑っての宥りです。しかし、ふつう托めzみ枠は採為という互肝圷であり、聞喘するrには謹くのrgやメモリをMするうえに、互肝圷托めzみを議に燕Fできないため盾がyしいことが}です。そこで云冩梢では、‐匯肝圷／のgZ托めzみを縮なしで誼る圭隈を戻宛します。とはいえ、gZのあらゆる斑罎鰔惨淋で彌えるのは音辛嬬であるので、云冩梢ではまずgZ托めzみが困燭垢戮來|を宗畠來と頼畠來という屈つに蛍盾します。戻宛隈の WordTour は、頼畠來はあきらめ、宗畠來のみをnすことで匯肝圷托めzみを辛嬬にし、それでいて、畠ての、とまでは冱わないまでも、いくつかの鮄辰砲いて嗤喘な匯肝圷托めzみを誼ることに撹孔しました。 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slides-220608023253-265246dc-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> NLP コロキウム https://nlp-colloquium-jp.github.io/ でk燕したHのスライドです。 猟: https://arxiv.org/abs/2205.01954 GitHub: https://github.com/joisino/wordtour 古勣 gZ托めzみはF旗の徭隼冱ZI尖の嶄宰室gのひとつで、猟蛍や貌業y協をはじめとして、さまざまな中で聞喘されていることは岑っての宥りです。しかし、ふつう托めzみ枠は採為という互肝圷であり、聞喘するrには謹くのrgやメモリをMするうえに、互肝圷托めzみを議に燕Fできないため盾がyしいことが}です。そこで云冩梢では、‐匯肝圷／のgZ托めzみを縮なしで誼る圭隈を戻宛します。とはいえ、gZのあらゆる斑罎鰔惨淋で彌えるのは音辛嬬であるので、云冩梢ではまずgZ托めzみが困燭垢戮來|を宗畠來と頼畠來という屈つに蛍盾します。戻宛隈の WordTour は、頼畠來はあきらめ、宗畠來のみをnすことで匯肝圷托めzみを辛嬬にし、それでいて、畠ての、とまでは冱わないまでも、いくつかの鮄辰砲いて嗤喘な匯肝圷托めzみを誼ることに撹孔しました。
Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem (NAACL 2022) from joisino
]]> 4818 0 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slides-220608023253-265246dc-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 恷癖補僕秘壇 /joisino/ss-251328369 ibis2021tutorialot-220311073419
IBIS 2021 https://ibisml.org/ibis2021/ における恷m僕についてのチュ`トリアルスライドです。 〆恷m僕の尖とアルゴリズム〇挫uk嗽丕 https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロ`ドしました: https://speakerdeck.com/joisino/zui-shi-shu-song-ru-men]]>
IBIS 2021 https://ibisml.org/ibis2021/ における恷m僕についてのチュ`トリアルスライドです。 〆恷m僕の尖とアルゴリズム〇挫uk嗽丕 https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロ`ドしました: https://speakerdeck.com/joisino/zui-shi-shu-song-ru-men]]> Fri, 11 Mar 2022 07:34:19 GMT /joisino/ss-251328369 joisino@slideshare.net(joisino) 恷癖補僕秘壇 joisino IBIS 2021 https://ibisml.org/ibis2021/ における恷m僕についてのチュ`トリアルスライドです。 〆恷m僕の尖とアルゴリズム〇挫uk嗽丕 https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロ`ドしました: https://speakerdeck.com/joisino/zui-shi-shu-song-ru-men <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ibis2021tutorialot-220311073419-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> IBIS 2021 https://ibisml.org/ibis2021/ における恷m僕についてのチュ`トリアルスライドです。 〆恷m僕の尖とアルゴリズム〇挫uk嗽丕 https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロ`ドしました: https://speakerdeck.com/joisino/zui-shi-shu-song-ru-men
恷癖補僕秘壇 from joisino
]]> 15705 0 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ibis2021tutorialot-220311073419-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 ユ`ザ`サイド秤烏碧システム /slideshow/ss-251143305/251143305 slides-220210010216
及6指 y?C亠僥飛返シンポジウムの巷處で聞喘したユ`ザ`サイド秤烏碧システムについてのスライドです。 https://sites.google.com/view/statsmlsymposium21/ Private Recommender Systems: How Can Users Build Their Own Fair Recommender Systems without Log Data? (SDM 2022) https://arxiv.org/abs/2105.12353 Retrieving Black-box Optimal Images from External Databases (WSDM 2022) https://arxiv.org/abs/2112.14921]]>
及6指 y?C亠僥飛返シンポジウムの巷處で聞喘したユ`ザ`サイド秤烏碧システムについてのスライドです。 https://sites.google.com/view/statsmlsymposium21/ Private Recommender Systems: How Can Users Build Their Own Fair Recommender Systems without Log Data? (SDM 2022) https://arxiv.org/abs/2105.12353 Retrieving Black-box Optimal Images from External Databases (WSDM 2022) https://arxiv.org/abs/2112.14921]]> Thu, 10 Feb 2022 01:02:16 GMT /slideshow/ss-251143305/251143305 joisino@slideshare.net(joisino) ユ`ザ`サイド秤烏碧システム joisino 及6指 y?C亠僥飛返シンポジウムの巷處で聞喘したユ`ザ`サイド秤烏碧システムについてのスライドです。 https://sites.google.com/view/statsmlsymposium21/ Private Recommender Systems: How Can Users Build Their Own Fair Recommender Systems without Log Data? (SDM 2022) https://arxiv.org/abs/2105.12353 Retrieving Black-box Optimal Images from External Databases (WSDM 2022) https://arxiv.org/abs/2112.14921 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slides-220210010216-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> 及6指 y?C亠僥飛返シンポジウムの巷處で聞喘したユ`ザ`サイド秤烏碧システムについてのスライドです。 https://sites.google.com/view/statsmlsymposium21/ Private Recommender Systems: How Can Users Build Their Own Fair Recommender Systems without Log Data? (SDM 2022) https://arxiv.org/abs/2105.12353 Retrieving Black-box Optimal Images from External Databases (WSDM 2022) https://arxiv.org/abs/2112.14921
ユ`ザ`サイド秤烏碧システム from joisino
]]> 1881 0 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slides-220210010216-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation 000000 http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 恷癖補僕の盾き圭 /slideshow/ss-249394573/249394573 slides-210617083130
恷m僕}Wasserstein 鉦xを盾く圭隈についてのさまざまなアプロ`チ?アルゴリズムをB初します。 侘鮫を聞った協塀晒の児Aからはじめて、參和の励つのアルゴリズムをB初します。 1. ネットワ`クシンプレックス隈 2. ハンガリアン隈 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニュ`ラルネットワ`クによる容協 5. スライス隈 このスライドは及眉指 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で聞喘したものです。徭失頼Yするよう伉がけたのでセミナ`に歌紗していない繁にも叨羨つスライドになっています。 〆恷m僕の尖とアルゴリズム〇挫uk嗽丕 https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロ`ドしました: https://speakerdeck.com/joisino/zui-shi-shu-song-nojie-kifang]]>
恷m僕}Wasserstein 鉦xを盾く圭隈についてのさまざまなアプロ`チ?アルゴリズムをB初します。 侘鮫を聞った協塀晒の児Aからはじめて、參和の励つのアルゴリズムをB初します。 1. ネットワ`クシンプレックス隈 2. ハンガリアン隈 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニュ`ラルネットワ`クによる容協 5. スライス隈 このスライドは及眉指 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で聞喘したものです。徭失頼Yするよう伉がけたのでセミナ`に歌紗していない繁にも叨羨つスライドになっています。 〆恷m僕の尖とアルゴリズム〇挫uk嗽丕 https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロ`ドしました: https://speakerdeck.com/joisino/zui-shi-shu-song-nojie-kifang]]> Thu, 17 Jun 2021 08:31:29 GMT /slideshow/ss-249394573/249394573 joisino@slideshare.net(joisino) 恷癖補僕の盾き圭 joisino 恷m僕}Wasserstein 鉦xを盾く圭隈についてのさまざまなアプロ`チ?アルゴリズムをB初します。 侘鮫を聞った協塀晒の児Aからはじめて、參和の励つのアルゴリズムをB初します。 1. ネットワ`クシンプレックス隈 2. ハンガリアン隈 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニュ`ラルネットワ`クによる容協 5. スライス隈 このスライドは及眉指 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で聞喘したものです。徭失頼Yするよう伉がけたのでセミナ`に歌紗していない繁にも叨羨つスライドになっています。 〆恷m僕の尖とアルゴリズム〇挫uk嗽丕 https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロ`ドしました: https://speakerdeck.com/joisino/zui-shi-shu-song-nojie-kifang <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slides-210617083130-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> 恷m僕}Wasserstein 鉦xを盾く圭隈についてのさまざまなアプロ`チ?アルゴリズムをB初します。 侘鮫を聞った協塀晒の児Aからはじめて、參和の励つのアルゴリズムをB初します。 1. ネットワ`クシンプレックス隈 2. ハンガリアン隈 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニュ`ラルネットワ`クによる容協 5. スライス隈 このスライドは及眉指 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で聞喘したものです。徭失頼Yするよう伉がけたのでセミナ`に歌紗していない繁にも叨羨つスライドになっています。 〆恷m僕の尖とアルゴリズム〇挫uk嗽丕 https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロ`ドしました: https://speakerdeck.com/joisino/zui-shi-shu-song-nojie-kifang
恷癖補僕の盾き圭 from joisino
]]> 26451 0 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slides-210617083130-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Random Features Strengthen Graph Neural Networks /slideshow/random-features-strengthen-graph-neural-networks/246201351 slides-210414112033
Random Features Strengthen Graph Neural Networks (SDM 2021): https://arxiv.org/abs/2002.03155]]>
Random Features Strengthen Graph Neural Networks (SDM 2021): https://arxiv.org/abs/2002.03155]]> Wed, 14 Apr 2021 11:20:33 GMT /slideshow/random-features-strengthen-graph-neural-networks/246201351 joisino@slideshare.net(joisino) Random Features Strengthen Graph Neural Networks joisino Random Features Strengthen Graph Neural Networks (SDM 2021): https://arxiv.org/abs/2002.03155 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slides-210414112033-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Random Features Strengthen Graph Neural Networks (SDM 2021): https://arxiv.org/abs/2002.03155
Random Features Strengthen Graph Neural Networks from joisino
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際際滷s on "Fast Unbalanced Optimal Transport on a Tree" (NeurIPS 2020) presented in Australia-Japan Workshop on Machine Learning (AJML) 2021]]>
際際滷s on "Fast Unbalanced Optimal Transport on a Tree" (NeurIPS 2020) presented in Australia-Japan Workshop on Machine Learning (AJML) 2021]]> Mon, 15 Mar 2021 07:31:50 GMT /slideshow/fast-unbalanced-optimal-transport-on-a-tree/244408923 joisino@slideshare.net(joisino) Fast Unbalanced Optimal Transport on a Tree joisino 際際滷s on "Fast Unbalanced Optimal Transport on a Tree" (NeurIPS 2020) presented in Australia-Japan Workshop on Machine Learning (AJML) 2021 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slides-210315073151-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> 際際滷s on &quot;Fast Unbalanced Optimal Transport on a Tree&quot; (NeurIPS 2020) presented in Australia-Japan Workshop on Machine Learning (AJML) 2021
Fast Unbalanced Optimal Transport on a Tree from joisino
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參和の屈つの猟のB初を嶄伉に、グラフニュ`ラルネットワ`クとグラフ怏栽せ諒籾の住わりについて盾hしました。 SIG-FPAI での孃棋v處の坪否に富し俐屎を紗えたものです。 * Learning Combinatorial Optimization Algorithm over Graphs (NIPS 2017) * Approximation Ratios of Graph Neural Networks for Combinatorial Problems (NeurIPS 2019)]]>
參和の屈つの猟のB初を嶄伉に、グラフニュ`ラルネットワ`クとグラフ怏栽せ諒籾の住わりについて盾hしました。 SIG-FPAI での孃棋v處の坪否に富し俐屎を紗えたものです。 * Learning Combinatorial Optimization Algorithm over Graphs (NIPS 2017) * Approximation Ratios of Graph Neural Networks for Combinatorial Problems (NeurIPS 2019)]]> Wed, 12 Feb 2020 11:05:00 GMT /slideshow/ss-227753830/227753830 joisino@slideshare.net(joisino) グラフニュ`ラルネットワ`クとグラフ怏栽せ諒籾 joisino 參和の屈つの猟のB初を嶄伉に、グラフニュ`ラルネットワ`クとグラフ怏栽せ諒籾の住わりについて盾hしました。 SIG-FPAI での孃棋v處の坪否に富し俐屎を紗えたものです。 * Learning Combinatorial Optimization Algorithm over Graphs (NIPS 2017) * Approximation Ratios of Graph Neural Networks for Combinatorial Problems (NeurIPS 2019) <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slidesslideshare-200212110500-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> 參和の屈つの猟のB初を嶄伉に、グラフニュ`ラルネットワ`クとグラフ怏栽せ諒籾の住わりについて盾hしました。 SIG-FPAI での孃棋v處の坪否に富し俐屎を紗えたものです。 * Learning Combinatorial Optimization Algorithm over Graphs (NIPS 2017) * Approximation Ratios of Graph Neural Networks for Combinatorial Problems (NeurIPS 2019)
グラフニュ`ラルネットワ`クとグラフ怏栽せ諒籾 from joisino
]]> 5533 1 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slidesslideshare-200212110500-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 棒にたくない /slideshow/ss-38486890/38486890 slide-140829072757-phpapp01
粕繁の単徨の諒籾とハミング憲催液液>
粕繁の単徨の諒籾とハミング憲催液液> Fri, 29 Aug 2014 07:27:57 GMT /slideshow/ss-38486890/38486890 joisino@slideshare.net(joisino) 棒にたくない joisino 粕繁の単徨の諒籾とハミング憲催 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slide-140829072757-phpapp01-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> 粕繁の単徨の諒籾とハミング憲催
棒にたくない from joisino
]]> 63577 5 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slide-140829072757-phpapp01-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 https://public.slidesharecdn.com/v2/images/profile-picture.png https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slides-230601084716-593ee8e4-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/ss-258176417/258176417 キャッシュオブリビアスアルゴリズム https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slides-230601083149-2d57737b-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/metric-recovery-from-unweighted-knn-graphs/258176253 Metric Recovery from U... https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/slides-220929105228-e6dc21ca-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/towards-principled-userside-recommender-systems/253255822 Towards Principled Use...