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2 - 【深層学習】word2vec の数理 - なぜ単語の計算が可能なのか【ディープラーニングの世界 vol. 22】#090 #VRアカデミア #DeepLearning
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3 - 【深層学習】doc2vec - 文章の意味を機械が理解する仕組み【ディープラーニングの世界 vol. 23】#093 #VRアカデミア #DeepLearning
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4 - 【深層学習】SCDV - 文章ベクトルをソフトクラスタとスパース化で精度アップ！【ディープラーニングの世界 vol. 27】#104 #VRアカデミア #DeepLearning
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5 - 【深層学習】Transformer - Multi-Head Attentionを理解してやろうじゃないの【ディープラーニングの世界vol.28】#106 #VRアカデミア #DeepLearning
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10 - 【深層学習】全結合層 - それはいちばん大事な部品のお話【ディープラーニングの世界 vol. 4 】 #055 #VRアカデミア #DeepLearning
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16 - 【深層学習】GRU - RNN に記憶をもたせる試みその1【ディープラーニングの世界 vol. 10 】 #066 #VRアカデミア #DeepLearning #GatedRecurrentUnit
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17 - 【深層学習】LSTM - RNN に記憶をもたせる試みその2【ディープラーニングの世界 vol. 11 】 #067 #VRアカデミア #DeepLearning
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18 - 【深層学習】bi-LSTM - 前後の文脈を利用する Recurrent layer【ディープラーニングの世界 vol. 12 】 #070 #VRアカデミア #DeepLearning
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19 - 【深層学習】CNN紹介 "LeNet" 1990年代に活躍したCNN【ディープラーニングの世界 vol. 13 】 #076 #VRアカデミア #DeepLearning
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20 - 【深層学習】CNN紹介 "AlexNet" 2012年に登場し、画像処理に革命を起こしたモデル【ディープラーニングの世界 vol. 14 】 #077 #VRアカデミア #DeepLearning
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21 - 【深層学習】CNN紹介 "GoogLeNet" ILSVRC2014をInceptionで制したモデル【ディープラーニングの世界 vol. 15】#078 #VRアカデミア #DeepLearning
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22 - 【深層学習】 CNN 紹介 "VGGNet" シンプルで強い転移学習の味方【ディープラーニングの世界 vol. 16】#079 #VRアカデミア #DeepLearning
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23 - 【深層学習】 CNN 紹介 "ResNet" 言わずとしれた CNN の標準技術が登場！【ディープラーニングの世界 vol. 17】#080 #VRアカデミア #DeepLearning
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24 - 【深層学習】 CNN 紹介 "Xception" 大胆仮説でパラメタ削減と汎化を達成【ディープラーニングの世界 vol. 18】#081 #VRアカデミア #DeepLearning
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25 - 【深層学習】SENet - 「圧縮興奮機構」による性能向上【ディープラーニングの世界 vol. 19】#082 #VRアカデミア #DeepLearning
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26 - 【深層学習】RNNLM - 自然言語処理に革命を起こした RNN について【ディープラーニングの世界 vol. 20】#087 #VRアカデミア #DeepLearning
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27 - 【深層学習】Attention - 全領域に応用され最高精度を叩き出す注意機構の仕組み【ディープラーニングの世界 vol. 24】#095 #VRアカデミア #DeepLearning
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