前回↓ ryosuke-okubo.hatenablog.com 81 Santa（2015） 原文： Bridging the Gap between Stochastic Gradient MCMC and Stochastic Optimization Abstract： Stochastic gradient Markov chain Monte Carlo (SG-MCMC) methods are Bayesian analogs to popu…

前回↓ ryosuke-okubo.hatenablog.com 76~85は最適化の手法について扱う。 76 AdaGrad（2011） 原文： Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization Abstract： We present a new family of subgradient methods that dyna…

前回↓ ryosuke-okubo.hatenablog.com 71 SoundNet（2016） 原文： SoundNet: Learning Sound Representations from Unlabeled Video Abstract： We learn rich natural sound representations by capitalizing on large amounts of unlabeled sound data col…

前回↓ ryosuke-okubo.hatenablog.com 66 CTC（2006） 原文： Connectionist temporal classification: labelling unsegmented sequence data with recurrent neural networks Abstract： Many real-world sequence learning tasks require the prediction of…

記事「基礎統計学の勘どころ」の目次。 #1 度数分布表とヒストグラム，箱ひげ図 #2 主な統計量について #3 散布図と相関分析 #4 回帰分析 #5 確率分布の基礎 #6 代表的な確率分布 #7 推測統計学の考え方，点推定 #8 区間推定 #9 仮説検定 #10 検定力，サンプ…

前回↓ ryosuke-okubo.hatenablog.com 61 ULMFit（2018） 原文： Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification Abstract： Inductive transfer learning has greatly impacted computer vision, but existing approaches in NLP still requ…