Deep LearningとNLPの最新論文の情報を集める方法 - あおのたすのブログ
(5/29 追記：Deep Learning のGoogleグループコミュニティを追加) (6/8 追記：松尾研究室の勉強会ページを追加) (6/13 追記：neural language notesを追加) はじめまして。@aonotas（あおのたす）です。 Deep Learningと自然言語処理に興味があります。 好きなフレームワークはChainerです。 さて、Deep Learningが自然言語処理のタスクでも応用されています。 ACLやEMNLPなど国際会議でもタイトルに「Neural」が入ったものが多いですが、arxivにも査読前の論文がよくアップロードされています。 （スピードが早くて追いつくの大変ですよねorz） そこで最新のDeep Learningの論文の集め方を紹介したいと思います。（あくまで私個人の方法です。皆さんどうしてるか教えてもらえると嬉しいです。） 面白い
DeepLearningを使った実装を纏めてみた - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は全然です。 Deep Learning 一言で言うとただの深層学習ですが、 作り手や用途によって構造が全然違います。 今回は逆引き辞典よろしく、Deep Learningの実装のリンク集を作ってみました。 今回はライブラリは問わず、掲載します。 Caffe、Theano（Lasagne）、Torch7、Chainerなんでもござれです。 後日、追記するかも・・・ Neural Network（Full Connected） Auto Encoder Auto Encoder Denoising AutoEncoder Convolutional AutoEncoder Convolutional Neural Network Convolutional Neural Network R-CNN Fast-RCNN Faster-RCNN Recurren
Caffeをはじめよう
TOPICS 発行年月日 2015年08月 PRINT LENGTH 144 ISBN 978-4-87311-745-4 FORMAT PDF EPUB Caffeは深層学習（Deep Learning）のオープンソースフレームワークで、主に画像処理分野において利用されています。本書はCaffeを使って画像処理をしてみたいという初心者を対象に、Caffeの使い方、Caffeを使う上で最低限必要な知識について解説する書籍です。 まずビルド方法や利用するためのインターフェースの解説から、実際に画像認識を行う一連の流れを説明します。続いてCaffeで利用している畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とその構成要素、さらにAlexNetやGoogLeNetといった代表的なCNNのアーキテクチャについても解説します。 さらにblobやlayerといったCaffe独自のクラス、また設定できるパラメ
chainerでニューラルネットを学んでみるよ(chainerでニューラルネット2) - 人工言語処理入門
前回の記事ではchainerのインストールからサンプルコードを使って画像識別問題を解くところまでやりました。 hi-king.hatenablog.com 今回の記事では回帰・分類問題用のシンプルなニューラルネットの作り方をやろうと思います。andとxorの論理式を学習させます。chainerでの実装の学習と、あとニューラルネットの教育目的に使いやすいなーと思ったので。2層のニューラルネットまで段階をふんで解説してるんですが、プログラム読むほうが得意、って方は一番最後のコードを先に読んだほうがわかりやすいかもしれません。 追記(7/13)型チェック chainer1.1.0から型チェックが入ったので(https://github.com/pfnet/chainer/pull/95)、識別にはfloat32を入力してint32を出力、回帰にはfloat32を入力してfloat32を出力、とい
「第1回 プログラマのための数学勉強会」開催しました！（動画＆資料つき） - 34歳からの数学博士
どうも、佐野です。 昨日「第1回 プログラマのための数学勉強会」を開催しました。朝からの大雪にも関わらず多くの方にお集り頂き、濃厚なセッションの数々をお送りすることができて大変嬉しく思っております。 以下、各セッションを動画・資料と共に、簡単に内容のご紹介をさせて頂きます。 1. 「プログラマのための線形代数再入門」 - 佐野岳人 [資料] トップバッターとして発表させて頂きました。線形代数は3Dプログラミングをはじめ、画像処理や機械学習など多くの分野で必要になる数学の分野です。「行列の積はなぜこんな複雑な形をしているのか？」から「行列は線形変換・アフィン変換の定量表現である」という話をしました。 次回は中編として「行列式・逆行列とその実装」、後編で「座標変換と固有値・固有ベクトル」を発表してみたいと思います。 2. 「明日話したくなる「素数」のお話」 - 辻順平 [資料] 日曜数学者 i
Machine Learningのカレンダー | Advent Calendar 2014 - Qiita
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