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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

少数の教師データと弱い教師データを用いた物体検出

By : Yusuke Niitani

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

PFNが提供する教育コンテンツについて

By : Hiroshi Maruyama

Kaggle Open Images Challenge 2019で3位を獲得しました

By : Yusuke Niitani

微分可能なMPCのChainer実装および追加実験

By : Yo Iida

スポーツ映像に対するシーンのアノテーション効率化

By : Tatsuya Takamura

Chainer Chemistryの大規模グラフのタスクへの拡張

By : Kosuke Nakago

視覚からの触覚特性の推定 (ICRA2019 Best Conference Paper Award Finalist)

By : Kuniyuki Takahashi

CuPy カーネル融合の拡張

By : Daisuke Nishino