RBMから考えるDeep Learning ～黒魔術を添えて～ - Qiita
ずいぶん遅くなりましたが、ひとまず完成です。疑問点・翻訳ミスを始めとした指摘がありましたら、どしどしお願いします(14/12/18)。 1週間あるから大丈夫だろうとたかを括っていたら、あっという間に投稿日になってしまいました。本当はPylearn2を使ってRBMを学習させようと考えていたのですが、役に立つ内容を書くには時間が足りなさすぎるので、お茶を濁します。 今回の目標 Restricted Boltzmann Machine及びDeep Belief Networkの基本的な動作原理を知る "A Practical Guide to Training Redstricted Boltzmann Machine"(GE Hinton, 2012)で黒魔術(RBMの性能を引き出すコツ)を学ぶ 先日、以下のような発表をしました。今回の内容は以下のスライドの焼き直し・改良を含みます。参考にどう
Difference Target Propagation Dong-Hyun Lee, Saizheng Zhang, Asja Fischer, Antoine Biard, & Yoshua Bengio 発表者 ̀鈴ྛ⽊ٲ雅⼤֒ 輪ྜྷ読＠DL Hacks 本論ྔ⽂٘について ¤༊ 発表学会 ¤༊ ICLR2015 workshop ¤༊ Be
Difference Target Propagation Dong-Hyun Lee, Saizheng Zhang, Asja Fischer, Antoine Biard, & Yoshua Bengio 発表者 ̀鈴ྛ⽊ٲ雅⼤֒ 輪ྜྷ読＠DL Hacks 本論ྔ⽂٘について ¤༊ 発表学会 ¤༊ ICLR2015 workshop ¤༊ Bengio先⽣ݑの最新研究？ ¤༊ 誤差逆伝播って脳ではやってないから，もっと⽣ݑ物学的妥当性の⾼ভい⽅ٛ法 でやりましょうという論ྔ⽂٘． ¤༊ Target propagationとそれを改良ྗしたdifference target propagationを 提案． ¤༊ 初出はBengio先⽣ݑのテクニカルレポート(arXiv:1407.7906)． ¤༊ 本当は”Toward Biologically Pl
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Deep Learning Tutorial ICML, Atlanta, 2013-06-16