岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識(猫認識として有名)[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
「もうすぐ締切なのに全然おわらねぇ。何やっていいのか頭が真っ白になってきて分からねぇ!!」というときは以下の手順で乗り切ります。 周りに人がいないかどうかを確かめます 自分の周囲に危険物が無いかを確かめます 「ヴァァァーーーー」とします 印刷用紙の裏紙(A4サイズ)とボールペン1本を持ち書き物机へ移動します(物が置いてなく十分なスペースがある机がオススメです) 提出物が最低限の品質を満たしているといえる条件を列挙します 「ヴァァァーーーー」とします 最低限の品質を満たすためにやらなければならないことを思いつくままに列挙します 「ヴァァァーーーー」とします 列挙した作業を残り時間と今いる場所、今使える道具・資源を勘案して、最短時間で効率良く成し遂げられる順番に並べ替えます(できるかぎり頭を使わない作業から始めるのがコツです) 並べ替えた作業を清書します(これが、作業リストになります) 「ヴァ
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