Theano 入門
Theano 入門¶ 本文書ではPython用の数値計算ライブラリTheanoの使い方を説明します. 応用例としてRestricted Boltzmann Machineを実装します. はじめに¶ Theano はPython用の数値計算ライブラリです. PythonではNumpyが数値計算ライブラリの事実上の標準となっていますが, TheanoではNumpyのように計算手続きを記述するのではなく, 数式そのものを記述します. このことによって, 計算対象となる行列等の実体のプログラム内での引き回しを考える事なく, 最適化やGPUによる高速化の恩恵が受けられます. また, Theanoでは数式そのものを記述するので, 微分を (数値的ではなく) 解析的に実行する事が出来ます. TheanoはLinux, Mac OSX, Windows上で動作します. Theanoはモントリオール大学のB
Deep Learning JP
松尾・岩澤研究室主催の公開講座「スプリングセミナー 2024」では3講座を開講します. 受講を希望される方は下記ページを参考にしてください. 深層生成モデル 深層強化学習 more
IPAM - Schedule
Graduate Summer School: Deep Learning, Feature Learning
Deep Learning and Neural Networks
Advanced Research Seminar I/III Graduate School of Information Science Nara Institute of Science and Technology January 2014 Instructor: Kevin Duh, IS Building Room A-705 Office hours: after class, or appointment by email (x@is.naist.jp where x=kevinduh) Course Description Deep Learning is a family of methods that exploits using deep architectures to learn high-level feature representations from d
Deep Learningの技術と未来
PFIセミナー2013年6月6日分です。Deep Learningの技術的基礎からBengioの怪しげな妄想まで。Read less
Deep Learning の概要 - Sideswipe
はじめに 去年の 機械学習×プログラミング勉強会 vol.2 で、Deep Learning の概要について発表させていただきました。誘っていただいた @07c00 さん、ありがとうございました。 Deep learning from Kazuya Gokita 詳しくは上記のスライドを御覧ください（注：Auto Encoder と DBM をごっちゃに説明しているので正しくありません、そのうち直します）。 Deep Learning とは Deep Learning は、ニューラルネットワーク*1のひとつで、5層とか10層とか、従来の手法ではうまく学習できなかった深い層の学習をうまくできるようにしたアルゴリズムです。 Deep Learning が目指したところ 入力に近い層では、単純な特徴抽出しかできませんが、それらの重み付け和をとると表現能力が上がります。それをさらに上位の層に入力し
ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
Deep Learning
Deep Learning is a new area of Machine Learning research, which has been introduced with the objective of moving Machine Learning closer to one of its original goals: Artificial Intelligence. This website is intended to host a variety of resources and pointers to information about Deep Learning. In these pages you will find a reading list, links to software, datasets, a list of deep learning resea
人工知能学会誌 連載解説「Deep Learning（深層学習）」
人工知能学会監修『深層学習 — Deep Learning』出版の案内 本連載解説の記事を加筆・再編集した書籍『深層学習 — Deep Learning』を近代科学社から2015年10月31日に出版しました． 監修：人工知能学会 著者：麻生 英樹，安田 宗樹，前田 新一，岡野原 大輔，岡谷 貴之，久保 陽太郎，ボレガラ・ダヌシカ 編集：神嶌 敏弘 出版：近代科学社 出版社のページ サポートページ 人工知能学会誌 連載解説「Deep Learning（深層学習）」 現在では記事は無料で公開されています． 安田 宗樹「ディープボルツマンマシン入門 : ボルツマンマシン学習の基礎」人工知能学会誌 Vol.28 No.3 (2013年5月) 麻生 英樹「多層ニューラルネットワークによる深層表現の学習」人工知能学会誌 Vol.28 No.4 (2013年7月) 岡野原 大輔「大規模Deep Lear
本格化する「人工頭脳」のビジネス活用
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一般向けのDeep Learning
PFI 全体セミナーで発表した、専門家向けではなく一般向けのDeep Learning（深層学習）の解説です。どのような場面で活躍しているのか、今までの学習手法と何が違うのかを解説しています。
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深層学習入門
Neural networks class - Université de Sherbrooke
Deep Learning を実装する
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