SIGIR 2017に参加してきました - 株式会社ロンウイット
溝口 泰史 著 2017年8月7日から8月11日の5日間新宿で開催された、情報検索分野トップカンファレンスのACM-SIGIR 2017に参加してきました。実際には初日はチュートリアル、最終日はワークショップなので、学会としては三日間でしたが、チュートリアル・ワークショップを含め、とても刺激的な五日間でした。 会場は京王プラザホテルで、JRの新宿駅からは地上にほとんど出ることなく行き来することができました。会期中雨の降ることが多かったので、この会場の立地はとてもありがたかったです。会場は5階、42階、43階になることが多かったですが、コーヒーブレイクやポスターセッションで立ち寄った43階の部屋からの眺望は曇天にもかかわらず遠くまで新宿を見渡すことができ、気分をリフレッシュすることができました。 一日の間にいくつもの発表を聞いており、全ての発表の感想はとても書ききれないので、以下は興味深いと
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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