[B! DeepLearning] khtokageのブックマーク

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DeepLearningに関するkhtokageのブックマーク (4)

DeepLearningの解釈性の悪さについて | やねうら王公式サイト
Ponanza開発者の山本くんがASCII.jpに記事を書いていて、これがまためちゃくちゃ面白い記事なので紹介しておきます。電王・Ponanza開発者が語る、理由がわからないけどスゴイ“怠惰な並列化” http://ascii.jp/elem/000/001/253/1253340/ 実際、何故DeepLearningで画像の識別がうまくいくのかは、プログラマにはよくわからないところがありますね。どのニューロンが何の役割を担っているのかが可視化しにくいこととも関係しているのかも知れません。内部的な動作まで追いかけられないけど、何故かうまくいく。 DeepLearningで画像を認識して食材をロボットアームで動かして調理するような調理ロボットが作られたとき、そのロボットはゴキブリを食材だと誤認識する確率は0ではないです。限りなく0に近づけることは出来るかも知れないけども、トレーニングデータ
khtokage 2016/11/02
将棋

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DeepLearningを使った実装を纏めてみた - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちはお元気ですか。私は全然です。 Deep Learning　一言で言うとただの深層学習ですが、作り手や用途によって構造が全然違います。今回は逆引き辞典よろしく、Deep Learningの実装のリンク集を作ってみました。今回はライブラリは問わず、掲載します。 Caffe、Theano（Lasagne）、Torch7、Chainerなんでもござれです。後日、追記するかも・・・ Neural Network（Full Connected） Auto Encoder Auto Encoder Denoising AutoEncoder Convolutional AutoEncoder Convolutional Neural Network Convolutional Neural Network R-CNN Fast-RCNN Faster-RCNN Recurren
khtokage 2015/12/17
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Deep Learningによる画像認識革命　ー歴史・最新理論から実践応用までー
3. Nakayama Lab. Machine Perception Group The University of Tokyo 3 多様なマルチメディアセンサデータを柔軟に理解・活用する知能システム実世界 Web ライフログインタフェース詳細画像識別マシンパーセプション深層学習表現学習マルチモーダル転移学習大規模画像認識・検索多様なマルチメディア動画像、自然言語、音楽音声、… マルチメディアマイニング画像知識獲得機械学習データマイニング HPC 4. Nakayama Lab. Machine Perception Group The University of Tokyo  １．画像認識分野におけるdeep learningの歴史  ２．一般画像認識：Deep learning 以前と以後で何が変わったか ◦ Bag-of-visual-wor
khtokage 2015/06/10
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Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+）あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能ニューラルネットをどのように書けるか次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
khtokage 2015/06/10
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