Hideki Nakayama
@n_hidekey
自分の中では、Fisher vector→カカロット、BoW→ベジータ、deep learning→ブロリー
2012-10-09 19:42:36
ɐʍɐʞıɥsı ıɥsoɹıɥ
@picocog
雑務を黙々とこなしているうちにECCVで何かあったのだろうか、いくつか興奮したtweetが。Deep learning で Hintonが何かしたの？
2012-10-10 18:52:53
ヤツガニ君列伝
@tackson5
Deep Learningとは、今まで機械学習は識別器の改良に注力していたが、実際は特徴量の設計が重要であって、従来みたく特徴量を手作り（SIFT、HOG）する代わりに、密な画素単位の特徴をぶっこんで多層的に特徴をEncodeし、特徴の設計も学習に任せる教師なし多層学習のこと。
2012-06-26 02:37:51
Daisuke Saito
@dsk_saito
実際、音声認識の音響モデルも最近はdeep learning 一色だったわけだし、まあわからなくはない。明確なモデルがないvision の分野なら、音声分野におけるそれよりも受け入れやすい気もする。
2012-10-10 01:10:44
ponta（冷凍保存完了）
@_akisato_
何でみんなしてdeep learningとか言い出しているのかと思ったら，ILSVRCの結果が出たからか… これでしばらくはdeep learningバブルになりそうだな．
2012-10-10 04:30:50
Takashi Abe
@tabe2314
deep learningが画像でうまくいっているというのは、フィルターかけてmax-poolingする、というのが視覚野のモデルと合致していることが重要なんだろうか。
2012-10-10 04:40:04
ponta（冷凍保存完了）
@_akisato_
Deep learningの結果に対するreasoningが難しいという話がもしあるとするならば，deep learning以外の研究が消えそうになる頃に，産業界にも影響が出てくるだろうなぁ．
2012-10-10 05:11:13
えいひれ@愚かなヒレなし
@Eifye
つまりILSVRCとかいうECCVのワークショップのコンペティションでSuperVisionとかいうチームがDeepLearningしてて生画像食わせたら2位以下とエラー率10%以上差をつけてブッチギリってことなんですか http://t.co/UBoC7erR
2012-10-10 07:59:21
Mitsuru Ambai
@ambee_whisper
Deep learningの衝撃的結果見た。まさにブレイクスルー。HintonがRBMをnatureか何かで発表したのって6年くらい前だったっけ？iPS細胞の発明と同じくらいの時期かな？
2012-10-10 09:20:18
ヤツガニ君列伝
@tackson5
@SIGNews 画像認識でブレイクスルー．学習データ120万枚→15万枚を1000カテゴリ分類で誤り16%．5層65万ニューロン，6000万パラメータをGPUで1週間で学習．RGB生データから特徴を学習．今後はdeep learning？http://t.co/xjazh4Rn
2012-10-10 23:15:22
ヤツガニ君列伝
@tackson5
都内大学4年生/eeic2010/TOEIC930/UTFE編入09/高専/nae-lab/30までに一角の人間