SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 20
Baixar para ler offline
•
–
•
–
•
•
–
–
–
–
–
•
–
–
–
–
���������
• �����������������������������������
– �� �����
• ����������������������������������
• ����������������������������������
– �� ����
• �������������
• �����������������������������
���� ������������
• ������������������������������������
• �������
�� �����������
• ��������������������������G
• �)-���������I������������ ������
�� ����������
• ���������� ������
• ���������� ������
�� ������������
• �����������������������)���
• ����������������������������������(G
���V ������������
• �����������
�� ���
• ����������������������������
• ���������������������
– �����������������������
» ����������������������������������������������������������
• �������������������
�� ���������
• �������������������������������������
�� ��������������������������
• ���������������������������
– 657�����������������
– 19��������������������������������������
•
•
–
•
•
–
•
•
–
•
•
–
–
•
–
�����������������
• ���������������
– ������������
– ����������������������������������������
������
– ����������������
�� ����������������������
�� ���
�� ������������������
– ���������������
�������������������������������������������������������������
�������������������������������������������������������������
��������
•
–
–
•
–
–
•
O(#$
)
•
–
–
�����������������
• ��������������������
– ��������������������������������������
– ���������������������
– ���������������������������������������
• ��������������������������������
• ����������������������������
– ��������������������
– ���������������������������������������������
���
– ���������������������������������������� ��������
• ������������
– ���������������������������������������������
�������������������
– ���������������������������������������������
��������
•
–
•
–
•
–
–
������������
• �����������
– �����������
• �����������������
• ���������������������
– ���������
• �����������������1�����1���������������������
���������������1������������
– ������������1�������������
• ����������������������1��������1
• ���� ����������������������1������1
– ������������
• ������1������1��������������������������
1
• ���������������������1������������������
�1������1
•
–
•
•
• !"($) ≈
' ()* +'(()
*
–
•
•
–
–
•
•
•
–
•
•
�� �������������
• ���������
� �������
• ���������������
• ����������������������
� �������������
� ���1224355����������������������������������
� �������������3�������������
� ������������������������������
� �������������
• ����������������������������
% ����
� ������������������������������������
� ����������������������������������������������
������������
� �������������������
� ������
� ��������������������������������
cabg �
• 9���������������������������������������������������������������������
• 9������������������ �����������������������������������������������
• ��������������������������������������������������������������������������
���
– ������������������������������������������������� ��������
����������� �� �������������� ��� ������������������ ������� ��������
• ����������������
– ������������������������������������ ��������
���� �
• �������9�D�D�
– 69D������������������9 ��D������9��D����������
– ����
������������9�9��D����������������������������������������
����69D�������������������������

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

(2018.3) 分子のグラフ表現と機械学習
(2018.3) 分子のグラフ表現と機械学習(2018.3) 分子のグラフ表現と機械学習
(2018.3) 分子のグラフ表現と機械学習
Ichigaku Takigawa
 
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
Takao Yamanaka
 
Anomaly detection char10
Anomaly detection char10Anomaly detection char10
Anomaly detection char10
natsup
 
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章前半
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章前半PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章前半
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章前半
Ohsawa Goodfellow
 
数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013
数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013
数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013
Shuyo Nakatani
 

Mais procurados (20)

[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデル[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデル
 
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
 
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
 
[DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル[DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル
 
DeepLearning 5章
DeepLearning 5章DeepLearning 5章
DeepLearning 5章
 
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法
 
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
 
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめにDeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
 
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
 
PRML輪読#6
PRML輪読#6PRML輪読#6
PRML輪読#6
 
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
 
PRML第6章「カーネル法」
PRML第6章「カーネル法」PRML第6章「カーネル法」
PRML第6章「カーネル法」
 
(2018.3) 分子のグラフ表現と機械学習
(2018.3) 分子のグラフ表現と機械学習(2018.3) 分子のグラフ表現と機械学習
(2018.3) 分子のグラフ表現と機械学習
 
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
 
PRML輪読#2
PRML輪読#2PRML輪読#2
PRML輪読#2
 
Anomaly detection char10
Anomaly detection char10Anomaly detection char10
Anomaly detection char10
 
PRML輪読#11
PRML輪読#11PRML輪読#11
PRML輪読#11
 
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章前半
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章前半PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章前半
PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章前半
 
Gensim
GensimGensim
Gensim
 
数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013
数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013
数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013
 

Mais de Deep Learning JP

Mais de Deep Learning JP (20)

【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
 
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについて【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
 
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
 
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
 
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
 
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
【DL輪読会】マルチモーダル LLM【DL輪読会】マルチモーダル LLM
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
 
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
 【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo... 【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
 
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
 
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
 
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
 
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
 
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
 
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
 
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning  for Human-AI Coordination "【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning  for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
 
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
 
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
 
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
 
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
 
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
 
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
 

[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論

  • 1.
  • 2.
  • 5. ��������� • ����������������������������������� – �� ����� • ���������������������������������� • ���������������������������������� – �� ���� • ������������� • �����������������������������
  • 6. ���� ������������ • ������������������������������������ • ������� �� ����������� • ��������������������������G • �)-���������I������������ ������ �� ���������� • ���������� ������ • ���������� ������ �� ������������ • �����������������������)��� • ����������������������������������(G
  • 7. ���V ������������ • ����������� �� ��� • ���������������������������� • ��������������������� – ����������������������� » ���������������������������������������������������������� • ������������������� �� ��������� • ������������������������������������� �� �������������������������� • ��������������������������� – 657����������������� – 19��������������������������������������
  • 10. ����������������� • ��������������� – ������������ – ���������������������������������������� ������ – ���������������� �� ���������������������� �� ��� �� ������������������ – ��������������� ������������������������������������������������������������� ������������������������������������������������������������� ��������
  • 13. ����������������� • �������������������� – �������������������������������������� – ��������������������� – ��������������������������������������� • �������������������������������� • ���������������������������� – �������������������� – ��������������������������������������������� ��� – ���������������������������������������� �������� • ������������ – ��������������������������������������������� ������������������� – ��������������������������������������������� ��������
  • 15. ������������ • ����������� – ����������� • ����������������� • ��������������������� – ��������� • �����������������1�����1��������������������� ���������������1������������ – ������������1������������� • ����������������������1��������1 • ���� ����������������������1������1 – ������������ • ������1������1�������������������������� 1 • ���������������������1������������������ �1������1
  • 16. • – • • • !"($) ≈ ' ()* +'(() * – • • – – • •
  • 18. �� ������������� • ��������� � ������� • ��������������� • ���������������������� � ������������� � ���1224355���������������������������������� � �������������3������������� � ������������������������������ � ������������� • ���������������������������� % ���� � ������������������������������������ � ���������������������������������������������� ������������ � ������������������� � ������ � ��������������������������������
  • 19. cabg � • 9��������������������������������������������������������������������� • 9������������������ ����������������������������������������������� • �������������������������������������������������������������������������� ��� – ������������������������������������������������� �������� ����������� �� �������������� ��� ������������������ ������� �������� • ���������������� – ������������������������������������ ��������
  • 20. ���� � • �������9�D�D� – 69D������������������9 ��D������9��D���������� – ���� ������������9�9��D���������������������������������������� ����69D�������������������������