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Weekly Machine Learning #66

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News: TensorFlowに関する大きな発表がありました。deeplearn.jsあらためTensorFlow.jsとなり、ブラウザ上での実行が行いやすくなりました。またTensorFlow Hu
 

piqcy

April 6 · Issue #66 · View online
All change is not growth, as all movement is not forward. Ellen Glasgow

News: TensorFlowに関する大きな発表がありました。deeplearn.jsあらためTensorFlow.jsとなり、ブラウザ上での実行が行いやすくなりました。またTensorFlow Hubによる学習済みモデルの配信、Swiftへの対応(現状でもiOSへ組み込めますが、Swiftそのものの言語機能を拡張する方向での取り組みになります)なども行われています。この動きにONNX陣営がついていけるかが気になるところです。
Articles: NIPS2017での、敵対的サンプルの生成/防衛についての結果がまとめられました。基本的な仕組みの解説から触れられているので、今後研究をしてみたい方への良いガイドになっていると思います。Learning to write programs~は面白い試みで、画像の生成を行うコマンドとその実行に分けるということを行っています。
Resources: From zero to research ~は、学習方法を学ぶメタラーニングについてのチュートリアル的な資料になっており、アニメーションを駆使した図解はとても分かりやすいです。音声合成研究をまとめたQiitaの記事は、音声合成の仕組みから近年の研究の内容まで、きっちりとまとめられている良い記事になっています。

News
TensorFlow.js
TensorFlow Hub  |  TensorFlow
Machine Learning Yearning
Retro Contest
激化する「Kaggle人材」データサイエンティスト争奪戦 —— DeNA業務時間でもコンペ参加OKの新制度創設 | BUSINESS INSIDER JAPAN
Articles
[1804.00097] Adversarial Attacks and Defences Competition
[1703.06211] Deformable Convolutional Networks
[1803.11175] Universal Sentence Encoder
[1803.07133] Neural Text Generation: Past, Present and Beyond
[1804.01491] Online Multi-Label Classification: A Label Compression Method
[1804.00222] Learning Unsupervised Learning Rules
Learning to write programs that generate images | DeepMind
Learning to navigate in cities without a map | DeepMind
[1804.00247] Training Tips for the Transformer Model
Resources
🐣 From zero to research — An introduction to Meta-learning
A birds-eye view of optimization algorithms
実践 Amazon Mechanical Turk
2017年~2018年4月までのディープラーニングを用いたText to speech手法まとめ - Qiita
異常検知システム開発の難しさ - WAF Tech Blog | クラウド型 WAFサービス Scutum 【スキュータム】
The Annotated Transformer
The Humble Gumbel Distribution
What’s wrong with spectrograms and CNNs for audio processing?
Deep Learning Best Practices (1) — Weight Initialization
Data Version Control. Git extension for data scientists – manage your code and data together
GitHub - salesforce/matchbox: Write PyTorch code at the level of individual examples, then run it efficiently on minibatches.
Why so many data scientists are leaving their jobs – Towards Data Science
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