Overcoming catastrophic forgetting in neural networks
James Kirkpatrick, Razvan Pascanu, Neil Rabinowitz, Joel Veness, Guillaume Desjardins, Andrei A. Rusu, Kieran Milan, John Quan, Tiago Ramalho, Agnieszka Grabska-Barwinska, Demis Hassabis, Claudia Clopath, Dharshan Kumaran, and Raia Hadsell aDeepMind, London EC4 5TW, United Kingdom;bBioengineering Department, Imperial College London, London SW7 2AZ, United Kingdom
人工知能学会全国大会2016 画像解析寄りの深層学習関連発表のまとめ - LIFULL Creators Blog
こんにちは。おうちハッカー@リッテルラボラトリーの石田です。 2016年6月6日~9日に開催された第30回人工知能学会全国大会に行ってきました。私は画像系及び深層学習に興味があるので、特に画像系と深層学習系セッションを見て回りました。 そこで主に自分が見たセッションを元に、今年の人工知能学会の画像に関わる深層学習の発表をまとめてみました。 私が見た・読んだ範囲で、「各分野にCNNを適用した研究」「画像系深層学習の理論的な研究」「画像ではないが気になった深層学習の研究 」に分けて紹介します。 自分で実際に見た発表については、おすすめ度をつけています。個人の主観によるものですので、弊社の見解とは関係がありません。 ではどうぞ。 各分野にCNNを適用した研究 ここでは、画像系で大きな成果を上げているCNN(畳み込みニューラルネットワーク)を、各分野の画像解析に適用してみた研究を紹介します。 画像
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Google、人間のように学習を積み上げるAIを開発
https://www.nature.com/articles/nature20101.epdf?author_access_token=ImTXBI8aWbYxYQ51Plys8NRgN0jAjWel9jnR3ZoTv0MggmpDmwljGswxVdeocYSurJ3hxupzWuRNeGvvXnoO8o4jTJcnAyhGuZzXJ1GEaD-Z7E6X_a9R-xqJ9TfJWBqz
