「CNNって何よ」って聞かれたら、とりあえずこう説明してみたら？という話 - Np-Urのデータ分析教室
タイトルの通り、「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）って何よ」とざっくりと質問された時に、自分だったらざっくりとこう説明してあげる、というのをまとめます。 この記事で説明している内容は、以下を元にしているので、よろしければ是非。 Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座 作者:梅津 雄一,中野 貴広発売日: 2019/08/10メディア: 単行本（ソフトカバー） なお、スマホのAMPだと、数式がうまく表示されない可能性がありますので、こちらのリンクかPCから読んでいただけると。 まずニューラルネットって？畳み込みニューラルネットワークについて説明する前に、ニューラルネットワークも軽くおさらいしてあげましょう。 脳は入力を受け取ると、以下画像のように各神経細胞が反応しながら処理が次々と行われます。 ニューラルネットワークは、このような脳の神経伝達の働きを数理モデルとして落とし
DLLab 異常検知ナイト 資料 20180214
DLLab 異常検知ナイト（エンジニア向け） @ マイクロソフトの発表資料。 前半が外れ値検出アルゴリズムの説明とsklearnを用いたデモ 、後半がディープラーニングを用いた時系列データの異常検知デモ（小松智希による発表）という構成です。 リンク： - イベントについて：https://dllab.connpass.com/event/77248/ - その他の発表資料など：https://dllab.connpass.com/event/77248/presentation/ - YouTube video：https://www.youtube.com/watch?v=mAvRNKi9UEE&feature=player_embedded - DLLab: Deep Learning Lab について：http://dllab.ai/ Read less
文字認識はCNNで終わるのか？
電子情報通信学会「パターン認識・メディア理解研究会」（2016年2月14日＠九州工業大学，福岡県飯塚市)でのプレゼン資料です． 対応する原稿は以下です． 電子情報通信学会技術研究報告, PRMU2015-133 http://www.ieice.org/ken/paper/20160221UbGo/ 以下はアブストラクトです．=========================== 印刷数字，手書き数字，多フォント数字を対象として，畳み込みニューラルネッ トワーク(CNN) による認識実験を試みた．いずれのタスクにも大規模な データセットを用いた．得られた認識率は，印刷数字について99.99%，手書き数字について99.89%，そして多フォント数字について96.4%であった． さらに印刷数字と手書き数字の混合認識という，予想される困難性からか従来あまり試みられなかった課題についても，CNNの利
PyCon mini OsakaでCharacter-Level CNNについて話してきた。 - tdualのブログ
スライド Character-Level CNN Character-Level CNNとは 今回やること なぜ文字レベルなのか？ 論文 構成・アーキテクチャ 日本語のデータセット 結果 誤字・脱字に対する強さ 結論 終わりに 東京在住ですが、なぜかグランフロント大阪で開催されたPyCon mini Osakaで登壇して来ました。 osaka.pycon.jp 前日から大阪に乗り込んでました。（久しぶりに弊社の大阪オフィスに行った。） スライド 発表内容は以下のスライドになります。 Characeter-Level CNN from tdualdir www.slideshare.net （画像がぼやけていてすまない・・・） 最初はCNNやTensorFlowの基礎的な説明をして後半からCharacter-Level CNNについて話しました。 Character-Level CNN Ch
自然言語処理における畳み込みニューラルネットワークを用いたモデル - Qiita
はじめに 最近、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた自然言語処理が注目を集めています。CNNはRNNと比べて並列化しやすく、またGPUを使うことで畳み込み演算を高速に行えるので、処理速度が圧倒的に速いという利点があります。 この記事は、自然言語処理における畳み込みニューラルネットワークを用いたモデルをまとめたものです。CNNを用いた自然言語処理の研究の進歩を俯瞰するのに役立てば幸いです。 文の分類(評判分析・トピック分類・質問タイプ分類) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification(2014/08) 評判分析や質問タイプの分類などの文分類を行うCNNを提案している論文。 具体的には文を単語ベクトルの列として表し、それに対してCNNを用いて特徴抽出・分類を行っている。論文では事前学習済みの単語ベクトル(Goo
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