2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降,画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった.CNNは画像分類だけではなく,セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている.本講演では,AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに,近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い,それらを幾つかのアプローチに分類し,解説する.更に,実用上重要な高速化手法について、畳み込みの分解や枝刈り等の分類を行い,それぞれ解説を行う. Recent Advances in Convolutional Neural Networks and Accelerating DNNs 第21回ステアラボ人工知能セミナー講演資料 http
![TensorFlowを使ってテキストをクラス分類してみた](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a21c162a39cde2decc7572e08d6218f8ce2e4506/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fslidepdfv1-160227155954-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)