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Convolutional Neural NetworksのトレンドについてCasualじゃない話をしてきました. 全脳アーキテクチャ若手の会カジュアルトーク 全脳アーキテクチャ若手の会カジュアルトーク というところでお話をしてきました. ちょっと層がわからなかったのですが,IT系のエンジニアの方が多かったみたいです. (学生は4人くらい…?しかもほぼ身内) 僕のスライドはSlide Shareの方にアップロードされています. しかも,映像もアップロードされていた… 発表後記 実際はConvolutional Neural Networks(CNN)系論文128本ノックにするつもりだったとはいえない空気でしたね… 個人的には画像生成やキャプション生成系の研究速度はとても速く進んでいると感じています. Visual Turing Test の話はもう少し掘り下げたかったですね. Deep M
きっかけ Autoencoder(自己符号化器)は他のネットワークモデルに比べるとやや地味な存在である.文献「深層学習」(岡谷氏著,講談社)では第5章に登場するが, 自己符号化器とは,目標出力を伴わない,入力だけの訓練データを使った教師なし学習により,データをよく表す特徴を獲得し,ひいてはデータのよい表現方法を得ることを目標とするニューラルネットです.ディープネットの事前学習,すなわちその重みのよい初期値を得る目的にも利用されます. と説明されている.「事前学習」を実施する機会はあまりなさそう,ということでこの章は目を通すにとどめ,次の章,畳込みニューラルネット(CNN)や再帰型ニューラルネット(RNN)の章に進む方も多いと思われる. ただよく調べると,事前学習の他にもAutoencoderの使用目的として以下があるようだ. データ圧縮. データノイズ除去.(Denoising Autoe
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