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【ICLR2020採択論文】GANのなめらかさと安定性

By : Kentaro Minami

分散深層学習における耐故障性と可塑性

By : Kota Uenishi

ニューラルネット3D表現に対する微分可能レンダラー

By : Hiroharu Kato

Implicit biasによる正則化効果

By : Kohei Hayashi

時間方向に集約されたデータを用いた時系列予測

By : Masashi Yoshikawa

Graph Neural Network を用いたグラフの木幅予測

By : Masahiro Sakai

微分可能なシミュレータ上での方策最適化

By : Kengo Nakasuka

Disentangled な表現の教師なし学習手法の検証

By : Keisuke Nakata

再計算でニューラルネット学習時のメモリ消費を減らす

By : Mitsuru Kusumoto

Chainerモデルのさらなる高速化、デプロイの簡便化、可搬性の向上に向けた実験的な取り組みについて

By : Shinichiro Hamaji

NIPS’17 Adversarial Learning Competition に参戦しました

By : Takuya Akiba

ニューラルネットの逆襲から５年後

By : Daisuke Okanohara