深層学習の数理Curriculum Learning （関東CV勉強会）Yoshitaka Ushiku61.6K views•43 slides Swin Transformer (ICCV'21 Best Paper) を完璧に理解する資料Yusuke Uchida15.5K views•38 slides
文字認識はCNNで終わるのか？
電子情報通信学会「パターン認識・メディア理解研究会」（2016年2月14日＠九州工業大学，福岡県飯塚市)でのプレゼン資料です． 対応する原稿は以下です． 電子情報通信学会技術研究報告, PRMU2015-133 http://www.ieice.org/ken/paper/20160221UbGo/ 以下はアブストラクトです．=========================== 印刷数字，手書き数字，多フォント数字を対象として，畳み込みニューラルネッ トワーク(CNN) による認識実験を試みた．いずれのタスクにも大規模な データセットを用いた．得られた認識率は，印刷数字について99.99%，手書き数字について99.89%，そして多フォント数字について96.4%であった． さらに印刷数字と手書き数字の混合認識という，予想される困難性からか従来あまり試みられなかった課題についても，CNNの利
全脳アーキテクチャ勉強会 第１回（松尾）
スマホマーケットの概要と、�マーケティングの失敗例と改善 （アナリティクス アソシエーション 特別セミナー）Tokoroten Nakayama
深層学習による自然言語処理の研究動向
2020/6/11 画像センシングシンポジウム オーガナイズドセッション2 「限られたデータからの深層学習」 https://confit.atlas.jp/guide/event/ssii2020/static/organized#OS2 での招待講演資料です。 コンピュータビジョン分野を中心とした転移学習についての講演です。 パブリックなデータセットも増えていて、物体検出や領域分割などの研究も盛んですが、実際に社会実装しようとするときのデータは学習データと異なる性質（異なるドメイン）のデータである場合も非常に多いです。 本講演では、そのような場合に有効なドメイン適応の原理となるアプローチ2つと応用としての物体検出と領域分割の事例を紹介しています。
ディープラーニングによる 自然言語処理 (技術編)
名古屋大学特別講義 2016年6月29日(水) ディープラーニングによる 自然言語処理 (技術編) 日本アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研究所 坪井 祐太 yutat@jp.ibm.com 1 ニューラルネットワーク技術詳細 • 目的関数 • 誤差関数 • 目的関数の最小化 • 勾配法 • 目的関数の微分計算 • 誤差逆伝搬法 • 誤差の分解と対処手法 • 推定誤差に効く手法 • 最適化誤差に効く手法 • RNNの話題 2 目的関数: 誤差 • 教師あり学習の目的関数 • 𝑥 ∈ 𝑋: 入力, 𝑦 ∈ 𝑌: 出力 • 入力xからyを予測したい問題設定 • 真の目的関数: 𝐿∗ 𝜃 = ∫𝑝 𝑥, 𝑦 ℓ𝜃 𝑥, 𝑦 𝑑𝑥𝑑𝑦 • ℓ𝜃は事例ごとの損失関数（後述） • 訓練データでの誤差 • データ分布p(x,y)は普通わからないので訓練データN個: D=
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