2014年ふりかえり2014年を個人的にふりかえります。 Deep Learning 今年は、Deep Learning を追い続ける一年でした。 画像認識の Deep Learning は、テクニックとしてはだいぶ成熟してきた感じがします。 今年は特に検出の性能が大幅に上がりました（GoogLeNet + MultiBox など）。 自然言語処理の Deep Learning もスピード感が出てきました。 それ以外にも、RNN がまともに学習できるようになってきて、面白いタスクが続々出てきました。 教師なし学習は相変わらず、着々と進みつつもまだブレイクスルーはない印象です。 深い有向確率モデルの研究が今年は盛んでした。 一方、RBM ベースの手法は成熟してきて、モデルをいじって応用する段階にあるようです。 理論的にはあまり進展がありませんでした。 Dropout の解析や応用は進んでいる印象があります。 今
