Deep Learningの過去と未来 ～黒魔術からの脱却へ向けて～

This document summarizes a research paper on modeling long-range dependencies in sequence data using structured state space models and deep learning. The proposed S4 model (1) derives recurrent and convolutional representations of state space models, (2) improves long-term memory using HiPPO matrices, and (3) efficiently computes state space model convolution kernels. Experiments show S4 outperfor

[carrion-crow]

一般画像認識の世界では 2012年のコンテストで Deep lerning が圧勝、そこからブレイクスルーらしい。

[gyu-tang]

deep learning 機械学習

[Vaduz]

よく見たら元同僚だった

[nikutaiha]

機械学習,あとで

[ohnabe]

Deep Learning

[sucrose]

“Deep Learningの過去と未来”

[T-miura]

わかりやすいが、わかりにくい。どういうものかの概要把握にはすごくいいと思うが、チューニング？（層とかニューロン数とか、全結合層いるかいなか）の部分はヤバイというの実感できる資料。

[hiddy216]

分かりやすい（ような気がする

[aipacommander]

メモメモ

[wshinya]

Deep learningｎの過去と未来

[gunihton]

おもしろい

[harusame10]

後輩に学ばせたい。

[moguno]

つ! wrote: @teria_MG パーセプトロン，浅いニューラルネットワークからの発展，と考えて差し支えないと思うから，普通にニューラルネットワークの勉強すればいいと思う... deep learning までの大まかな流れとかは以下を参考に..