ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Tech Blog
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
ＢＥＳＯＭ（ビーソム）ブログ 大規模ニューラルネットのブレークスルー： Deep Learning
ＢＥＳＯＭ（ビーソム）は、ベイジアンネットを用いて大脳皮質の情報処理を再現する機械学習アルゴリズムです。ＢＥＳＯＭに関連する研究者向けの情報発信をしていきます。（内容は個人の意見であり所属する組織の見解ではありません。） （2012-11-01 追記： deep learning の簡単な説明を書きましたので、こちらもご覧ください。 「deep learning とは」 「Deep learning 用語集（取り急ぎ版）」 ） ICML 2012 での deep learning のチュートリアル資料が公開されています。 deep learning は、いわゆる「人工知能」を本気で目指しているようです。 脳のアルゴリズムとも非常に関係が深いので、しっかり勉強したいと思います。 「deep-learning-tutorial-2012」 http://www.iro.umontreal.ca
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