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
節操の無いクソイナゴ野郎なのでdeep learningで使われるautoencoder実装した - 糞糞糞ネット弁慶
身内でdeep learningの勉強会をやったらできそうだったので実装した． 読んだのは大体ここらへん． NEURAL NETS FOR VISION(CVPR2012 tutorial) CS294A Lecture notes Sparse autoencoder ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks autoencoder autoencoderはunsupervised feature learningの一種．Convolutional Neural Netとは違って，最後の判別器の予測誤差をback propagationさせる，という事はせずある種特徴抽出で完結させている． autoencoderを一言でまとめると，「次元削減を繰り返すNeural Netを多段に繋げて特徴抽出を行う手法
男のための機械学習〜RBMでA◯女優さんの共通特徴量を得よう〜 - 新kensuke-miの日記
いま、巷で話題（３年くらい前からだいぶ話題だけど）のDeep learningをア◯でも使えるpylearn2を使って見る。 Deep learningとは？ 一言で言うと「教師なしのニューラルネットをいっぱいつなげて多層ネットワーク化したもの。」 いままでは 前処理職人の丹精を込めた特徴量作り → 分類器（SVMとか、ロジスティック回帰とか、なんでもいいので関数）の学習 だったのが、 黒魔術で特徴量作り → 分類器（SVMとか、ロジスティック回帰とか、なんでもいいので関数）の学習 にできる。 黒魔術をもうちょっと紐解く 「黒魔術」って言ってるところでやっていることは「ベストな写像関数の学習」 もう少し、言葉を厳密に表現すると、「入力/ノイズ付き出力の変換をうまく表現できる関数の学習」 この関数はできるだけ良い[1]条件で別の空間に写像する。 なので、この関数が学習できると、特徴量空間に射
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