ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Tech Blog
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
「インターネット知性の探索」
著者：ケヴィン・ケリー ( Kevin Kelly ) 訳 ：堺屋七左衛門 この文章は Kevin Kelly による "The Search for Internet Intelligence" の日本語訳である。 インターネット知性の探索 The Search for Internet Intelligence SETI（Search for Extra-Terrestrial Intelligence：地球外知的生命体探査）については、みんな知っていると思う。空に向けた多数の電波望遠鏡による観測網があって、アンテナが感知するあらゆる信号を記録し、計算機を使って分析して、地球外知的生命体の存在を示す兆候があるかどうかを調べている。映画の『コンタクト』(Contact)のようなものだ。 人間以外の知的生命体を宇宙で発見できるかどうかは、誰にもわからないが、もちろん、その可能性に注目する
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