第2回全脳アーキテクチャ勉強会での講演スライドです。Deep Learning の基礎から最近提案されている面白トピックを詰め込んだサーベイになっています。
![Deep Learning技術の今](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/40a769c01cc6df8b43b8547524a9afa82d738f07/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fdeep-learning-20140130-140130205750-phpapp01-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
1. Representation Learning: A Review and New Perspectives Yoshua Bengio, Aaron Courville, and Pascal Vincent Department of computer science and operations research, U. Montreal 12/14 2012 D1 大知 正直 1 2. Abstract • 機械学習アルゴリズムの性能 – データ表現に依存 • データの背後にある真の説明因子が複雑で,隠 されてしまっている • ドメイン依存の知識や,一般的な前提知識を データ表現の設計に利用することができる • こうした前提知識をもっと強力に学習する表現 学習アルゴリズムがAI分野で求められている 7
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く