ディープラーニングの超基本論文一覧 - Qiita
JTPA ML勉強会向けに、基本となるクラシックなDL論文をまとめておきます。 2014-2016はファンダメンタルなテクニック／アーキテクチャについての論文が多く、導入することで一気にパフォーマンスが上がったり収束しやすくなったりして大変エキサイティングな あげあげ〜 な時代でした。 今では何気なく普通に使われているものばかりですが、それぞれの論文がどんな問題にフォーカスをあて、どうやって解決してきたのかを見ておくことでML/DLの本質が理解しやすいと思っています。 みんなで読もう、DL! 基本テクニック系 論文 1. ReLU “Rectified Linear Units Improve Restricted Boltzmann Machines” (2010) Cited by 9,076 DLの立役者ヒントン先生の論文。それまでに使われていたシグモイドやtanhなどの伝達関数では
高速で論文がバリバリ読める落合先生のフォーマットがいい感じだったのでメモ - 書架とラフレンツェ
(図書館学系の話題でもあるからちょっと悩んだけれど、文献読解全般に関する内容だからこちらへ) 既に日々論文をバリバリ読んでいるひとには今更な記事だろうけれど、分野ごとの違いもあって興味深かったのでざっくり記録する。 論文を大量に読む際に、頭から几帳面に読んでいると時間がどれほどあっても足りないし、後から「こんなことが書いてあった論文なんだったっけ？」という問題も発生してしまう。 研究者の皆様はMendeley などの文献管理ツールをを用いていることが多いかとは思うが、それでも論文の読み方そのものに工夫をすればインプット/アウトプットの効率が圧倒的によくなるので、やってみるにこしたことはない。 その工夫とは何かというと、論文を読むときに「特定の問いに集中して読む」というものだ。学術論文は分野ごとの違いはあれ、必ず特定の流れに従って構成されている。そこで要点のみに注目して読み、他の事項を捨てる
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長文日記
