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Decks

Go言語でターミナルフレンドリーなAIコマンド、afaを作った/fukuokago20_afa
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多様かつ継続的に変化する環境に適応する情報システム/thesis-defense-presentation
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Online Nonstationary and Nonlinear Bandits with Recursive Weighted Gaussian Process
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AIを前提とした体験の実現に向けて/toward_ai_based_experiences
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Go言語でMac GPUプログラミング
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Contextual and Nonstationary Multi-armed Bandits Using the Linear Gaussian State Space Model for the Meta-Recommender System
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迅速な学習機構を用いて逐次適応性を損なうことなく非線形性を扱う文脈付き多腕バンディット手法/extreme_neural_linear_bandits
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再帰化への認知的転回/the-turn-to-recursive-system
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仮想的な探索を用いて文脈や時間の経過による番狂わせにも迅速に追従する多腕バンディット手法/wi2_lkf_bandits
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Synapse: 文脈と時間経過に応じて推薦手法の選択を最適化するメタ推薦システム/smash21-synapse
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なめらかなシステムと運用維持の未来/dicomo2021-coherently-fittable-system
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go:embedでExplainable Binaryを作る/fukoukago17_go_code_embedding
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非定常な多腕バンディット問題において効率的に変化を察知する方式の検討/wsa8_predictive_exploratory_model
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変化検出と要約データ構造を用いた利用者の嗜好の変化に迅速に追従する多腕バンディット手法/iots2020-adaptive-linear-mab
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嗜好伝達コミュニケーションの効率化を目指した伝達方式の検討/wsa7_local_preference
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なめらかなシステムの実現に向けて/coherently-fittable-system
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これまでの研究紹介と博士課程での研究計画について/research-plan-presentation-for-publish
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誤差逆伝播法/machine-learning-lecture-backpropagation
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