Deep Learning を実装する
2. 目次 • Deep Learning とは" – 機械学習について" – 従来の NN とのちがい" – Deep Learning のブレイクスルー" • dA (Denoising Autoencoders) をうごかす" – 数理モデルの解説" – Python で実装する前準備" – コードレビュー" – 実行結果" • RBM (Restricted Boltzmann Machines) をうごかす" – 数理モデルの解説" – 実行結果" • まとめ 4. Deep Learning とは • 入力信号からより抽象的な概念を学ぶ・特徴を抽出する 機械学習の手法の集合です " “ニューラルネットとどう違うの？”! • ニューラルネットを多層にしたんです " “従来のニューラルネットワークと何が違うの？”! • ひとつひとつのレイヤー間でパラ
人工知能学会誌 連載解説「Deep Learning（深層学習）」
人工知能学会監修『深層学習 — Deep Learning』出版の案内 本連載解説の記事を加筆・再編集した書籍『深層学習 — Deep Learning』を近代科学社から2015年10月31日に出版しました． 監修：人工知能学会 著者：麻生 英樹，安田 宗樹，前田 新一，岡野原 大輔，岡谷 貴之，久保 陽太郎，ボレガラ・ダヌシカ 編集：神嶌 敏弘 出版：近代科学社 出版社のページ サポートページ 人工知能学会誌 連載解説「Deep Learning（深層学習）」 現在では記事は無料で公開されています． 安田 宗樹「ディープボルツマンマシン入門 : ボルツマンマシン学習の基礎」人工知能学会誌 Vol.28 No.3 (2013年5月) 麻生 英樹「多層ニューラルネットワークによる深層表現の学習」人工知能学会誌 Vol.28 No.4 (2013年7月) 岡野原 大輔「大規模Deep Lear
自然言語処理まわりのDeep Learningを自分なりにまとめてみた — KiyuHub
自然言語処理まわりのDeep Learningを自分なりにまとめてみた “自然言語処理のためのDeep Learning”というスライドを公開しました． 自然言語処理のためのDeep Learning from Yuta Kikuchi カジュアルな感じで自然言語処理まわりのDeep Learningの話題をまとめた感じになっています． きっかけは，勉強会をしていることを知ったOBのbeatinaniwaさんにお願いされたことで， 株式会社Gunosyの勉強会の場で，発表の機会を頂きました． それが，9/11で，その後9/26に研究室内で同じ内容で発表しました． どちらも思った以上に好評を頂け，公開してはと進めて頂いたので，公開することにしました． もちろん間違いが含まれている可能性も多分にあるので．気づいた方はご指摘頂けると幸いです． 内容ざっくり 前半は，ニューラルネットワークを図を使
Deep Learning : Bengio先生のおすすめレシピ - a lonely miner
先日，身内の勉強会(&ラボの勉強会)で，Deep Learningについてお話してきました．これまで興味がなさそうだったのに何故急に？というのはおいておいて． 紹介したのは，Deep Learningの第一人者のひとり， Yoshua Bengio先生自身が執筆された，以下の論文． Yoshua Bengio, Practical recommendations for gradient-based training of deep architectures, arXiv:1206.5533v2, 2012 どうやら書籍の草稿のようで，Bengio先生の長年の研究で得られたさまざまなノウハウ(最近の手法まで)がぎっしり詰め込まれています．すごい． 以前から気にはなりつつも，ちょっと分量が多い(30ページくらいある)ので，なかなか手を出すことができなかったのですが，ようやくヤル気が出てきた
Hello Autoencoder — KiyuHub
Hello Autoencoder 最近，身内でDeep Learningを題材に含んだ勉強会を行なっている． メインは専門である自然言語処理まわりだが， とりあえず実装(というよりnumpy)の導入になる上，結果を視覚化できることから， 画像データを利用したAutoencoderの実装について取り扱った． 軽い説明と共にコードと，色々な結果を Autoencoder Autoencoderとは,Neural Networkの特殊系で，基本的には 入力層と出力層のユニット数が同じである． 教師信号として入力そのものを与える． という特徴を持つ． 入力と出力が共に4次元で，隠れ層が2次元なAutoencoderの図 Autoencoderは，入力の情報をを一度隠れ層の空間に写像(encode) したあと， 元の信号を復元(decode)するようなパラメータを学習する． 図のように，もしも隠れ
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