三次元点群を取り扱うニューラルネットワークのサーベイ Ver. 2 / Point Cloud Deep Learning Survey Ver. 2
興味を持った点群深層学習の関連の論文についてまとめました．図などは各論文から引用しています．（最近は論文が多く，あまり網羅はできていません） 間違いなどあればご指摘頂けるとありがたいです． 論文リスト: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1l4NTSEpn6O1KbZO22CwUwojAyimGMSRABVDwV-wYK6Q/edit?usp=sharing Ver. 1: https://www.slideshare.net/naoyachiba18/ss-120302579
畳み込みニューラルネットワークの最新研究動向 (〜2017) - Qiita
昨年に引き続きDeep Learningやっていき Advent Calendar 2017の25日目の滑り込み記事で，畳み込みニューラルネットワークの歴史および最新の研究動向についてのサーベイです．2017年12月のPRMU研究会にて発表した，畳み込みニューラルネットワークについてのサーベイをベースに追記を行ったものになります． はじめに 畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Networks; CNN) （以降CNN）は，主に画像認識に利用されるニューラルネットワークの一種である．CNNの原型は，生物の脳の視覚野に関する神経生理学的な知見1を元に考案されたNeocognitron2に見ることができる．Neocognitronは，特徴抽出を行なう単純型細胞に対応する畳み込み層と，位置ずれを許容する働きを持つ複雑型細胞に対応するpooling層とを交互
Deep Learning のトレンドについて喋ってきた
Convolutional Neural NetworksのトレンドについてCasualじゃない話をしてきました． 全脳アーキテクチャ若手の会カジュアルトーク 全脳アーキテクチャ若手の会カジュアルトーク というところでお話をしてきました． ちょっと層がわからなかったのですが，IT系のエンジニアの方が多かったみたいです． （学生は4人くらい…？しかもほぼ身内） 僕のスライドはSlide Shareの方にアップロードされています． しかも，映像もアップロードされていた… 発表後記 実際はConvolutional Neural Networks(CNN)系論文128本ノックにするつもりだったとはいえない空気でしたね… 個人的には画像生成やキャプション生成系の研究速度はとても速く進んでいると感じています． Visual Turing Test の話はもう少し掘り下げたかったですね． Deep M
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IEICE Trans - 物体認識のための畳み込みニューラルネットワークの研究動向
