Deep LearningとConvolutional Neural Network - Stimulator

- はじめに - 前回機械学習ライブラリであるCaffeの導入記事を書いた。今回はその中に入ってるDeep Learningの一種、Convolutional Neural Network(CNN:畳み込みニューラルネットワーク)の紹介。 CNNは今話題の多層ニューラルネット、Deep Learningの一種であり、画像認識等の分野に大きな成果をもたらしています。 まあCNNすごい。本当、画像認識系だと一強といった感じ。 実装経験もあるのでよしなに書いてみようという記事。 追記：2018-10-24 この記事は2014年終盤、Deep Learningに関連するネット記事も数個しかなく、各論文でもCNNに関する理解が分かれていたような時期に、大学生であった筆者が書いた記事です。概念の理解の助けになるよう残していますが、正しくない箇所も後々多く出てくるかと思います。考慮の上、お読み頂ければと

[nw_wind]

機械学習と言うなら、black box として使えるようになるんだろうか。どの手法を選ぶか考えなくてはならないのでは、一般人には使えない / CNN、面白い程精度が出て研究室で改造するのが暇潰しになる。 あと、特徴マップと

[humid]

“局所受容野を複数用いる事で、画像に移動、歪みが発生しても、それぞれ移動不変性を持った局所受容野の結果から統合的にデータを用いる事となり、高精度の認識が可能となる”

[tokuryoo]

わかりやすい。

[mtanaka1011]

“多分”

[y___u]

Convolutional Neural Network中心の、DeepLearningの分かりやすい解説。学生のころ多層パーセプトロンニューラルネット触ってたけど、最近のブレークスルーすごい。

[miraimage-lab]

分かりやすいCNNの記事

[khtokage]

waifu2x、ちゃんと記事を読まず自動ベクタ化からの拡大かと思ってたけど機械学習なんだ。面白そうだ。

[syrup92g]

cnn 畳み込み

[ohnabe]

Deep learning

[matsui899]

何をやっているか推察。これだと画像系は初段を固定できそうだね。