データのセットアップから解析、可視化やモデルのアウトプットまでを一気通貫で学習できます。全体を通じて、データ分析の「流れ」を掴むことを意識した講義設計となっております。
Transcript 1. Deep Learningの コンピュータビジョンへの応用 山下 隆義 2. 目次 ディープラーニングについて ニューラルネットワーク 畳み込みニューラルネットワーク 制約付きボルツマンマシン ディープラーニングのツール 2 3. ディープラーニングの現在(1) 画像認識のベンチマークでトップ Convolution Pooling Softmax OtherGoogLeNet, ILSVRC2014 Image Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) 3 4. ディープラーニングの現在(2) 音声認識のベンチマークでトップ IBIS2013 “音声認識分野における深層学習技術の研究動向”より 従来法:GMM 4 5. ディープラーニングの現在(3) 様々なベンチマークでトップレベル 画像認識・文字認
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