Semi supervised, weakly-supervised, unsupervised, and active learningYusuke Uchida
MIRU2014 tutorial deeplearning
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畳み込みニューラルネットワークとは？ - 画像処理とか機械学習とか
畳み込みニューラルネットワーク 今回は、Deep Learningのうち、近年画像の分野でどこの学会に行っても聞かないことはない畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：CNN）について紹介したいと思います。 この記事は以前紹介した記事の続きとなります。 Deep Learningの基礎の基礎を知りたい方は以下のリンクから。 hiro2o2.hatenablog.jp 深層ニューラルネットワークでは、誤差逆伝播学習という学習手法によって、特徴量の学習が可能となりました。このような学習手法によって様々な問題への応用が可能となったが、層の数を増やすほど誤差伝播学習での学習が勾配消失問題などにより難しくなっていくという問題があります。 畳み込みとは 層が多いネットワークの学習をうまく行うためのアイディアとしてあらかじめ、解きたい問題に対して結合をあ
畳み込みニューラルネットワークの仕組み | POSTD
(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明
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