2015年振り返り
2015 年も残りわずか数時間です． 今年もおつかれさまでした． 個人的に今年を振り返りたいと思います． Deep Learning 個人的に一番大きかった出来事はやはり Chainer でした． Theano や Torch7 がつらくて，特に RNN をもっと直感的にかけないものかと社内で議論していて，そのうちにできる気がしてきて作りました． こんなに大事になるとは思っていませんでした． 見知らぬ人が使ってくれているのを見ると，すごいことになったなと思います． さて，Deep Learning の中身の話としても，今年もいろいろと進展がありました． 最もインパクトがあったのは，BatchNormalization ではないかと思います． もともと ImageNet のタスクで出てきた手法ですが，汎用性が高く，今までうまく最適化できなかったいろいろな NN がこれのおかげで成功し始めてい
深層学習 — Deep Learning
本書の概要 深層学習は，2012年に行われた画像認識のコンペティションで優れた成績を収め，急速に注目されるようになった機械学習の技術です． 本書は，2013年5月〜2014年7月の7回にわたる人工知能学会誌での連載解説「DeepLearning（深層学習）」に大幅な加筆を行い，索引などを追加して書籍としてまとめたものです．2015年時点での深層学習についてのほとんどの話題について解説しています． 各章は独立した読み物となっており，それぞれの話題について個別に知ることができます．一方で，索引を充実させて，深層学習に関する様々なキーワードについて調べることができるようにもしました． 一方で，多数ある深層学習のソフトウェアを用いる方法については述べていません．本書はこれらのソフトウェアを誤用しないために，深層学習の動作原理を紹介し，各手法の適用可能範囲を知っていただくためのものです． 関連情報
実装ディープラーニング
cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有しています。 http://xpaperchallenge.org/cv/ 本資料はViEW2021チュートリアルセッション「最新研究の始め方」のプレゼン素材です。また、xpaper.challengeの2020年末ワークショップとしてプレゼンした「研究効率化Tips」の拡張版です。本資料では3社12研究室300ページにわたるノウハウの詰め合わせです。 VIEW2021のチュートリアルセッションでは時間の制限があるため、こちらの資料から一部抜粋して発表を行うことになりますが、VIEW2021チュートリアルセッションの方にも足を運んでいただければ幸いです。 VIEW2021チュートリアルセッション：http://vie
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