【セミナー】GCC'17で講演してみた（スライド補足編）
はじめに こんばんは、代表の堂前です！ 2/18に大阪で行われたGCC’17の話題です。 前回は「会場レポート編」でしたが、今回は実際にお話ししたスライドと、それに対する補足の話を少しだけします。 講演スライド 講演のスライドは以下になります。 （※pdf・53MB） 転載などはもちろん厳禁です。 pdfへの直リンクも禁止で、このページへのリンクの形でお願いします。 補足事項 本番は50分で、講演の時はいつもそうしているのですが、説明のために敢えて省いているところもあります。 それらについて少し触れていきます。 アスペクト比と画角 対応がそこまで苦じゃない部分として「アスペクト比」を挙げました。 コンシューマの場合は16:9のみで考えていれば、まず問題ありませんでした。 （数ドット縦に広いとか、そういうハードはありますが・・・。） アスペクト比が異なると3Dでは見える範囲が変わるのですが、
Neural networks and deep learning (日本語訳)
ニューラルネットワークと深層学習 What this book is about On the exercises and problems ニューラルネットワークを用いた手書き文字認識 逆伝播の仕組み ニューラルネットワークの学習の改善 ニューラルネットワークが任意の関数を表現できることの視覚的証明 ニューラルネットワークを訓練するのはなぜ難しいのか 深層学習 Appendix: 知性のある シンプルな アルゴリズムはあるか? Acknowledgements Frequently Asked Questions Sponsors Resources 「ニューラルネットワークと深層学習」は無料のオンライン書籍です。 この本では、次のような内容を扱います。 ニューラルネットワーク：コンピュータに、観測データにもとづいて学習する能力を与える、生物学にヒントを得たプログラミングパラダイム。 深
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