Slowly but surely.

Machine Learning Engineer / Idein Inc.
友だちとのDM用です。すみません🙏

[Slowly but surely. @Keiku]

@carolinenissy 良い会社なんですが、経験不足の新人さんの教育係っぽくなってしまいました。厳しい案件にも関わらずGitのrepoやcodeが汚くてつらいです。寛治さんがいかにできる新人だったかよくわかりましたよ。寛治さんぜひください🙏って感じです。

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Attention
CNN
Diversity
Memory
Wasserstein←New!（他あったらすみません…）

is All You Need.

https://t.co/nlMP4BaE0s

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CTC Lossの解説スライド。これ以上ないってくらい作り込まれてる。｜How to build a recognition system (Part 2): CTC Loss (Alex Graves) - Google スライド https://t.co/2wvLuKuLyx

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いまさらですが、MIRU2018 Tutorialが��のpdfと関連していますね。合わせて参照すると良さそう。｜[サーベイ論文] 畳み込みニューラルネットワークの研究動向 https://t.co/ioUzLW1YVA

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2ページにまとめてるのすごい。プロフェッショナルの仕事だ。｜フェルミ超流動とボース・アインシュタイン凝縮の統一描像 https://t.co/eaoK8DxrIN

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高橋まつりさんの不起訴の件を考えだしたら眠れなくなってしまって、また起きた。

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あんまりチェックしてなかったけど、Ian Goodfellow先生のCVのページにInvited Talksとかまとまっていて良かった。｜https://t.co/7s8Mcjw9rR

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DBPN-Pytorchの中の人が降臨したのは、超解像コンペが終わったからっぽいですね。IPCVのSolutionが気になる🌳｜PIRM-SR: Challenge on Perceptual Super-Resolution https://t.co/3KRCR3RXxK

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長らく中の人現れてなかったんだけどもついに降臨した。｜alterzero/DBPN-Pytorch: Deep Back-Projection Networks for Super-Resolution https://t.co/E2Kl7mZxvU

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Image DehazingのタスクのGAN。Dehazing Lossってのが効いてる。｜DehazeGAN: When Image Dehazing Meets Differential Programming | IJCAI https://t.co/Iim7wUTAGM

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タイミング悪く執筆途中にDeNAの方がすでにスライドで同じような内容について解説されてしまっていたのですが…、参考になれば嬉しいです。

[Slowly but surely. @Keiku]

最近超解像について調べていたので、振り返りとしてブログ書きました。｜GANによる超解像がもたらす新しい方向性と「The Perception-Distortion Tradeoff」の話 - Think more, try less https://t.co/9RqlnaoyBH

[Slowly but surely. @Keiku]

特集「物理学と AI」にあたって - 国立情報学研究所 https://t.co/ynJS30H0RH

[Slowly but surely. @Keiku]

[Data Augmentation 第1回] mixup 事始め | 技ラボ https://t.co/LXCDFEbBvQ

[Slowly but surely. @Keiku]

なんとなくNamingはsktorchの方が良かった感｜dnouri/skorch: A scikit-learn compatible neural network library that wraps pytorch https://t.co/MHP5ntOFOn

[Slowly but surely. @Keiku]

SRGANのWGAN-GP版。全然ちゃんと評価されてなかった…｜Single Image Super-Resolution Based on Improved WGAN | Atlantis Press https://t.co/GwEudarX4r

[Slowly but surely. @Keiku]

好きなやつ。｜[1802.00094] Single Image Reflection Removal Using Deep Encoder-Decoder Network https://t.co/BLYCseGW1v

[Slowly but surely. @Keiku]

SenseTime社、デモ撮りにNYCに行けちゃったりするんだろうか🤔｜FOTS: Fast Oriented Text Spotting with a Unified Network - YouTube https://t.co/wmYLNF2y7J

[Slowly but surely. @Keiku]

Language UnderstandingのタスクのOpenAIの著者の方はもしかしてと思って開いたら、Alec Radford（Master）、Tim Salimans（Grandmaster）が絡んでいてナルホドとなった。https://t.co/MR2hPvUEPm

[Sebastian Ruder @seb_ruder]

Transfer learning with language models is getting hot! 🔥New state-of-the-art results today by two different research groups: Trinh and Le (Google) on the Winograd challenge and Radford et al. (OpenAI) on a diverse range of tasks.
https://t.co/UKwmyslQbf
https://t.co/Xhh01WZkzy

[Sebastian Ruder @seb_ruder]

Transfer learning with language models is getting hot! 🔥New state-of-the-art results today by two different research groups: Trinh and Le (Google) on the Winograd challenge and Radford et al. (OpenAI) on a diverse range of tasks.
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