タグ

ブックマーク / tech.preferred.jp (2)

  • 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(認識として有名)[paper][slide][日語解説] 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

    ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
  • ウェーブレット木の世界 - Preferred Networks Research & Development

    岡野原です。ウェーブレット木の解説を統数研チャンネルにて行いました。 統数研チャンネル(プレミアム会員ならしばらくタイムシフト視聴可能)。 ウェーブレット木は万能のデータ構造であり、系列データ、全文検索、グラフ、二次元情報、フィンガープリントなど様々なデータに対して多くの操作をサポートします。 解説では大規模データの背景、ウェーブレット木の作り方、使い方、様々なデータへの適用、最前線(ウェーブレット行列)などを紹介しています。解説は拙著「高速文字列解析の世界」とあわせてみていただけたらと思います。

    ウェーブレット木の世界 - Preferred Networks Research & Development
  • 1