最近注目を浴びることが多くなった「Deep Learning」と、それを用いた画像に関する施策周りの実装・事例について、リクルートグループにおける実際の開発経験を基に解説していく連載。最終回は、画像認識の判別精度を向上させる具体的手順と落とし穴、ハイパーパラメーターのチューニング、学習を自動化するActive Learningについて。
いまさら聞けないDeep Learning超入門
最近注目を浴びることが多くなった「Deep Learning」と、それを用いた画像に関する施策周りの実装・事例について、リクルートグループにおける実際の開発経験を基に解説していく連載。最終回は、画像認識の判別精度を向上させる具体的手順と落とし穴、ハイパーパラメーターのチューニング、学習を自動化するActive Learningについて。
ニューラルネットワーク入門 〜目次〜
ニューラルネットワーク入門 Copyright(c)1996 Akira Iwata & Toshiyuki Matubara (Iwata Laboratory Nagoya Institute of Technolgy) ０ はじめに 学習の進め方 １ 神経細胞とニューラルネットワーク 神経細胞 ニューロンモデル ニューロンモデルの数式化 ネットワークモデル まとめ ２ 階層型ネットワーク ２．１ パーセプトロン パーセプトロン パーセプトロンの動作と学習 パーセプトロン学習のシミュレーション パーセプトロンの限界 まとめ ２．２ バックプロパゲーション学習 最急降下法 前向き演算 後向き演算１（出力層から中間層） 後向き演算２（中間層から入力層） ＢＰのシミュレーション ＢＰシミュレータ まとめ ２．３ その他の階層型ネットワーク ネオ
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