Convolutional Neural Network
論文「Quoc V. Le, Marc'Aurelio Ranzato, Rajat Monga, Matthieu Devin, Kai Chen, Greg S. Corrado, Jeff Dean, Andrew Y. Ng. Building high-level features using large scale unsupervised learning. 29 Dec 2011(last (this) revised 12 Jun 2012).」を読 んでいると、わからんキーワードを調べるとまた別のわからんキーワードにぶつかり、という無限ループにハマッテしまいました。なので、もういっそきちんとニューラルネットワーク関連テクニックをまとめてしまおうと思った次第です。まずは（と言ってもこれだけかもだけど）、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neura
How can I set a dark theme in TeXstudio?
After perusing LaTeX Editors/IDEs, I'm considering switching from TeXmaker (in which I use the preset "dark theme") to its fork, TeXstudio. What I mean by "dark theme" is a dark background with suitable text colours, which, in my experience, is easier on the eyes than a bright background is. Here is an example: TeXstudio doesn't seem to offer any preset dark theme, though, which means I have to cu
画像認識分野での ディープラーニングの研究動向 岡谷 貴之 東北大学
企画セッション2「ディープラーニング」 • 趣旨：応用３分野におけるDeep Learning（深層学習）の研究 の現状 • 画像：岡谷貴之（東北大学） – 「画像認識分野でのディープラーニングの研究動向」 • 音声：久保陽太郎（NTTコミュニケーション科学基礎研究所） – 「音声認識分野における深層学習技術の研究動向」 • 自然言語処理：渡邉陽太郎（東北大学） – 「自然言語処理におけるディープラーニングの現状」 画像認識分野での ディープラーニングの研究動向 岡谷 貴之 東北大学 NNの基本要素 Neural Network NN研究の歴史 DNNの過学習とその克服 • DNN → 過学習が起こる – 訓練誤差は小さいが汎化誤差は大 • 現象 – 下層まで情報が伝わらない；勾配が 拡散；訓練データが上位層のみで 表現可能 – 全結合型のNNで顕著 • 過学習の克服 １．学習最適化の工夫
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