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講演テーマ:「Convolutional Neural Network 入門講座」 講 演 :丸山不二夫 開催日時:2016年5月13日(金) 19:00 ~ 21:00 開場:18:30 、 受付:18:30 ~ 19:30 会 場 :TIS株式会社 東京本社 14F 研修室 (西新宿) 受講チケット申込: 5月6日(金)12:00~5月13日(金)10:00、このページから。 講演の狙い ニューラル・ネットワーク技術の中核としてのCNN ニューラル・ネットワークに関心を持っている人が増えています。僕は、こうした意欲的な人たちに、是非、CNN(Convolutional Neural Network) を理解してもらいたいと思っています。CNNは、現在のニューラル・ネットワークの中心的な技術で、かつ、もっとも大きな成果を上げている技術の一つだからです。あのGoogleのAlphaGoも
In this paper, we propose to employ the convolutional neural network (CNN) for the image question answering (QA). Our proposed CNN provides an end-to-end framework with convolutional architectures for learning not only the image and question representations, but also their inter-modal interactions to produce the answer. More specifically, our model consists of three CNNs: one image CNN to encode t
We propose a novel attention based deep learning architecture for visual question answering task (VQA). Given an image and an image related natural language question, VQA generates the natural language answer for the question. Generating the correct answers requires the model's attention to focus on the regions corresponding to the question, because different questions inquire about the attributes
In this post we will try to challenge the problem of chess position evaluation using convolutional neural network (CNN) – neural network type designed to deal with spatial data. We will first explain why we need CNNs then we will present two fundamental CNNs layers. Having some knowledge from the inside of the black box, we will apply CNN to binary classification problem of chess position evaluati
Deep Learning系のライブラリを試すのが流行っていますが、Exampleを動かすのはいいとしても、いざ実際のケースで使おうとするとうまくいかないことがよくあります。 なんとか動かしてみたけれど精度が出ない、データの加工の仕方が悪いのか、モデルのパラメーターが悪いのか、原因がぜんぜんわからん・・・という事態を乗り越えるには、やはり仕組みに対する理解が必要になってきます。 そんなわけで、本編では画像の用意という一番最初のスタートラインから、Chainerで実装したCNNを学習させるところまで、行うべき手順とその理由を解説していきたいと思います。 前段として理論編を書いていますが、ここではライブラリなどで設定しているパラメーターが、理論編の側とどのようにマッチするのかについても見ていきたいと思います。 なお、今回紹介するノウハウは下記リポジトリにまとめています。画像認識を行う際に役立て
Fast R-CNN Object detection with Caffe Ross Girshick Microsoft Research arXiv code Latest roasts Goals for this section • Super quick intro to object detection • Show one way to tackle obj. det. with ConvNets • Highlight some more sophisticated uses of Caffe • Python layers • Multi-task training with multiple losses • Batch sizes that change dynamically during Net::Forward() • Pointers to open sou
機械学習の世界において、画像といえばConvolutional Neural Network(以下CNN)というのは、うどんといえば香川くらい当たり前のこととして認識されています。しかし、そのCNNとは何なのか、という解説は意外と少なかったりします。 そこで、本記事ではCNNについてその仕組みとメリットの解説を行っていきたいと思います。 なお、参考文献にも記載の通り解説の内容はStanfordのCNNの講座をベースにしています。こちらの講座はNeural NetworkからCNN、はてはTensorflowによる実装まで解説される予定なので、興味がある方はそちらもご参照ください。 CNNはその名の通り通常のNeural NetworkにConvolutionを追加したものです。ここでは、Convolution、畳み込みとは一体なんなのか、という点と、なぜそれが画像認識に有効なのかについて説
Answer (1 of 6): Imagine a network as a sequence of "layers", where each layer is of the form x_{n+1} = f(x_n), where f(x) is a linear transformation followed by a non-linearity such as sigmoid, tanh or relu. The layers operate on 3-D chunks of data, where the first two dimensions are (generally)...
Input image: Filter: Weighted input: Calculation: Output: Draw your number here Downsampled drawing: First guess: Second guess: Layer visibility Input layer Convolution layer 1 Downsampling layer 1 Convolution layer 2 Downsampling layer 2 Fully-connected layer 1 Fully-connected layer 2 Output layer Made by Adam Harley. Project details.
Proceedings of the 52nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pages 655–665, Baltimore, Maryland, USA, June 23-25 2014. c 2014 Association for Computational Linguistics A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences Nal Kalchbrenner Edward Grefenstette {nal.kalchbrenner, edward.grefenstette, phil.blunsom}@cs.ox.ac.uk Department of Computer Science University of
Capturing the compositional process which maps the meaning of words to that of documents is a central challenge for researchers in Natural Language Processing and Information Retrieval. We introduce a model that is able to represent the meaning of documents by embedding them in a low dimensional vector space, while preserving distinctions of word and sentence order crucial for capturing nuanced se
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