畳み込みニューラルネットワークの最新研究動向 (〜2017) - Qiita

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 昨年に引き続きDeep Learningやっていき Advent Calendar 2017の25日目の滑り込み記事で，畳み込みニューラルネットワークの歴史および最新の研究動向についてのサーベイです．2017年12月のPRMU研究会にて発表した，畳み込みニューラルネットワークについてのサーベイをベースに追記を行ったものになります． はじめに 畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Networks; CNN) （以降CNN）は，主に画像認識に利用されるニューラルネットワークの一種である．CNNの原型は

[yu4u]

Deep Learningやっていき Advent Calendar 2017の25日目の記事です。PRMU研究会にて発表した畳み込みニューラルネットワークに関するサーベイを追記・編集しました。

[hoxo_m]

Receptive field（受容野）とは，ある特徴マップの1画素が集約している前の層の空間の広がりであり，受容野が広いほど認識に有効な大域的なコンテキスト情報を含んでいると言える

[stealthinu]

CNNに絞ったサーベイ。ResNet以降は大きな発展はないという指摘。CapsNetについてはどうなんだろう。あれはCNNの次を目指してると思うんだけどCNNじゃないから扱ってないのかな。

[toyama0919]

大作

[kithzmky]

ニューラルネットワーク アルゴリズム

[knok]

CNNの進化について網羅している

[karaage]

怒涛の情報量…