Deep LearningThis domain may be for sale!
大脳皮質㨠deep learning ã®é¡žä¼¼ç‚¹ã¨ç›¸é•ç‚¹
脳ã¨deep learning ã®ã‚¢ãƒ¼ã‚テクãƒãƒ£ã«ã¯å…±é€šã®ç‰¹å¾´ãŒå¤šãã‚ã‚Šã¾ã™ãŒã€ 脳ã«ã¯ã‚ã‚‹ã®ã«ç¾åœ¨(2012年時点)ã® deep learning ã«ã¯ãªã„é‡è¦ãªç‰¹å¾´ã‚‚ã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ ãã®ä¸ã«ã¯ deep learning ã®æ€§èƒ½ã‚’ã•ã‚‰ã«å‘上ã•ã›ã‚‹ 有望ãªãƒ’ントãŒå«ã¾ã‚Œã¦ã„ã‚‹ã®ã§ã¯ãªã„ã‹ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ ãã“ã§ã€å¤§è„³çš®è³ªã¨ deep learning ã®é¡žä¼¼ç‚¹ã¨ç›¸é•ç‚¹ã‚’ç°¡å˜ã«ã¾ã¨ã‚ã¦ã¿ã¾ã—ãŸã€‚ 特ã«ã€Œè„³ã¯ä¸Šã®å±¤ã»ã©ç™ºç«ãŒã‚¹ãƒ‘ースã€ã€Œè„³ã¯ã‚ã¾ã‚Šæ·±ããªãã‚€ã—ã‚横ã«åºƒã„〠「脳ã§ã¯é ˜é‡Žã”ã¨ã«å¼·ã„個性ãŒã‚ã‚‹ã€ã¨ã„ã£ãŸç‰¹å¾´ã¯ã€ é‡è¦ãªã®ã§ã¯ãªã„ã‹ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ â—† 大脳皮質ã«è¦‹ã‚‰ã‚Œã‚‹ã€Œæ·±ã„ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã€ 大脳皮質ã®è¦–覚野（腹å´çµŒè·¯ã¨èƒŒå´çµŒè·¯ï¼‰ã€è´è¦šé‡Žã€ä½“性感覚野ã€é‹å‹•é‡Žã«ã¯ 「深ã„ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã€ã®æ§‹é€ ãŒè¦‹ã‚‰ã‚Œã‚‹ã€‚ ã“れらã®é ˜åŸŸã«ãŠã‘る主ãªé ˜é‡Žã®éšŽå±¤æ§‹é€ ã‚’ [Felleman and Essen 1991]
Deep Learning ã®æ¦‚è¦ - Sideswipe
ã¯ã˜ã‚㫠去年㮠機械å¦ç¿’×プãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°å‹‰å¼·ä¼š vol.2 ã§ã€Deep Learning ã®æ¦‚è¦ã«ã¤ã„ã¦ç™ºè¡¨ã•ã›ã¦ã„ãŸã ãã¾ã—ãŸã€‚誘ã£ã¦ã„ãŸã ã„㟠@07c00 ã•ã‚“ã€ã‚ã‚ŠãŒã¨ã†ã”ã–ã„ã¾ã—ãŸã€‚ Deep learning from Kazuya Gokita 詳ã—ãã¯ä¸Šè¨˜ã®ã‚¹ãƒ©ã‚¤ãƒ‰ã‚’御覧ãã ã•ã„（注：Auto Encoder 㨠DBM ã‚’ã”ã£ã¡ã‚ƒã«èª¬æ˜Žã—ã¦ã„ã‚‹ã®ã§æ£ã—ãã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“ã€ãã®ã†ã¡ç›´ã—ã¾ã™ï¼‰ã€‚ Deep Learning ã¨ã¯ Deep Learning ã¯ã€ãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ«ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯*1ã®ã²ã¨ã¤ã§ã€5層ã¨ã‹10層ã¨ã‹ã€å¾“æ¥ã®æ‰‹æ³•ã§ã¯ã†ã¾ãå¦ç¿’ã§ããªã‹ã£ãŸæ·±ã„層ã®å¦ç¿’ã‚’ã†ã¾ãã§ãるよã†ã«ã—ãŸã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ã§ã™ã€‚ Deep Learning ãŒç›®æŒ‡ã—ãŸã¨ã“゠入力ã«è¿‘ã„層ã§ã¯ã€å˜ç´”ãªç‰¹å¾´æŠ½å‡ºã—ã‹ã§ãã¾ã›ã‚“ãŒã€ãれらã®é‡ã¿ä»˜ã‘和をã¨ã‚‹ã¨è¡¨ç¾èƒ½åŠ›ãŒä¸ŠãŒã‚Šã¾ã™ã€‚ãれをã•ã‚‰ã«ä¸Šä½ã®å±¤ã«å…¥åŠ›ã—
節æ“ã®ç„¡ã„クソイナゴ野郎ãªã®ã§deep learningã§ä½¿ã‚れるautoencoder実装ã—㟠- 糞糞糞ãƒãƒƒãƒˆå¼æ…¶
身内ã§deep learningã®å‹‰å¼·ä¼šã‚’ã‚„ã£ãŸã‚‰ã§ããã†ã ã£ãŸã®ã§å®Ÿè£…ã—ãŸï¼Ž èªã‚“ã ã®ã¯å¤§ä½“ã“ã“らã¸ã‚“． NEURAL NETS FOR VISION(CVPR2012 tutorial) CS294A Lecture notes Sparse autoencoder ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks autoencoder autoencoderã¯unsupervised feature learningã®ä¸€ç¨®ï¼ŽConvolutional Neural Netã¨ã¯é•ã£ã¦ï¼Œæœ€å¾Œã®åˆ¤åˆ¥å™¨ã®äºˆæ¸¬èª¤å·®ã‚’back propagationã•ã›ã‚‹ï¼Œã¨ã„ã†äº‹ã¯ã›ãšã‚る種特徴抽出ã§å®Œçµã•ã›ã¦ã„る． autoencoderを一言ã§ã¾ã¨ã‚ã‚‹ã¨ï¼Œã€Œæ¬¡å…ƒå‰Šæ¸›ã‚’ç¹°ã‚Šè¿”ã™Neural Netを多段ã«ç¹‹ã’ã¦ç‰¹å¾´æŠ½å‡ºã‚’è¡Œã†æ‰‹æ³•
ＢＥＳＯï¼ï¼ˆãƒ“ーソム）ブãƒã‚° 大è¦æ¨¡ãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ«ãƒãƒƒãƒˆã®ãƒ–レークスルー： Deep Learning
ＢＥＳＯï¼ï¼ˆãƒ“ーソム）ã¯ã€ãƒ™ã‚¤ã‚¸ã‚¢ãƒ³ãƒãƒƒãƒˆã‚’用ã„ã¦å¤§è„³çš®è³ªã®æƒ…å ±å‡¦ç†ã‚’å†ç¾ã™ã‚‹æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’アルゴリズムã§ã™ã€‚ＢＥＳＯï¼ã«é–¢é€£ã™ã‚‹ç ”究者å‘ã‘ã®æƒ…å ±ç™ºä¿¡ã‚’ã—ã¦ã„ãã¾ã™ã€‚（内容ã¯å€‹äººã®æ„見ã§ã‚り所属ã™ã‚‹çµ„ç¹”ã®è¦‹è§£ã§ã¯ã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“。） （2012-11-01 追記： deep learning ã®ç°¡å˜ãªèª¬æ˜Žã‚’書ãã¾ã—ãŸã®ã§ã€ã“ã¡ã‚‰ã‚‚ã”覧ãã ã•ã„。 「deep learning ã¨ã¯ã€ 「Deep learning 用語集（å–り急ãŽç‰ˆï¼‰ã€ ） ICML 2012 ã§ã® deep learning ã®ãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒˆãƒªã‚¢ãƒ«è³‡æ–™ãŒå…¬é–‹ã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ deep learning ã¯ã€ã„ã‚ゆる「人工知能ã€ã‚’本気ã§ç›®æŒ‡ã—ã¦ã„るよã†ã§ã™ã€‚ 脳ã®ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ã¨ã‚‚éžå¸¸ã«é–¢ä¿‚ãŒæ·±ã„ã®ã§ã€ã—ã£ã‹ã‚Šå‹‰å¼·ã—ãŸã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ 「deep-learning-tutorial-2012〠http://www.iro.umontreal.ca
ニューラルãƒãƒƒãƒˆã®é€†è¥² - Preferred Networks Research & Development
岡野原ã§ã™ã€‚Deep LearningãŒå„分野ã®ã‚³ãƒ³ãƒšãƒ†ã‚£ã‚·ãƒ§ãƒ³ã§å„ªå‹ã—話題ã«ãªã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚Deep Learningã¯7ã€8段ã¨æ·±ã„ニューラルãƒãƒƒãƒˆã‚’使ã†å¦ç¿’手法ã§ã™ã€‚ã™ã§ã«ã€ç”»åƒèªè˜ã€éŸ³å£°èªè˜ã€æœ€ã‚‚最近ã§ã¯åŒ–åˆç‰©ã®æ´»æ€§äºˆæ¸¬ã§å„ªå‹ã—ãŸã‚Šã€æ—¢å˜ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒ»ã‚»ãƒƒãƒˆã§ã®æœ€é«˜ç²¾åº¦ã‚’é”æˆã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚以下ã«å¹¾ã¤ã‹ä¾‹ã‚’ã‚ã’ã¾ã™ã€‚ ç”»åƒèªè˜ LSVRC 2012 [html]  優å‹ãƒãƒ¼ãƒ スライド [pdf], ã¾ã¨ã‚スライド[pdf] Googleã«ã‚ˆã‚‹å·¨å¤§ãªNeuralNetを利用ã—ãŸç”»åƒèªè˜ï¼ˆçŒ«èªè˜ã¨ã—ã¦æœ‰å）[paper][slide][日本語解説] ã¾ãŸã€å„分野ã®ãƒˆãƒƒãƒ—カンファレンスã§Deep Learningã®ãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒˆãƒªã‚¢ãƒ«ãŒè¡Œã‚ã‚Œã€ã‚µãƒ¼ãƒ™ã‚¤è«–文もã„ãã¤ã‹å‡ºã¾ã—ãŸã€‚ãŠãらãæ¥å¹´ä»¥é™ã“ã†ã—ãŸè©±ãŒå¢—ãˆã¦ãã‚‹ã“ã¨ãŒè€ƒãˆã‚‰ã‚Œã¾ã™ã€‚ ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
1
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
最新ã®äººæ°—エントリーã®é…ä¿¡
j次ã®ãƒ–ックマーク
kå‰ã®ãƒ–ックマーク
lã‚ã¨ã§èªã‚€
eコメント一覧を開ã
oページを開ã
Pythonã¨deep learningã§æ‰‹æ›¸ãæ–‡å—èªè˜
{{#tags}}- {{label}}
{{/tags}}