得居です。1月30日にリクルートGINZA8ビルで開催された第2回全脳アーキテクチャ勉強会にて、Deep Learningについて講演しました。 全脳アーキテクチャ勉強会は「人間のように柔軟汎用な人工知能の実現に興味のある研究者、脳に興味のあるエンジニア，関連分野(神経科学、認知科学等)の研究者間での交流をはかりつつ、こうした取組へ関わるきっかけ」作りが目的の勉強会です。今回は主催者の一人である産総研の一杉裕志先生、筑波大学の酒井宏先生、そして私が講演を行いました。最終的な来場者数は把握しておりませんが、200名超の大規模な勉強会となりました。 私の発表は Deep Learning の最近の進展について、できるだけ幅広い学習手法やモデルを紹介する内容です。各手法の実際の成果がどうかというよりは、今後の研究の種になりそうな面白そうな話題を詰め込みました。発表後にも多数の質問を頂き、その後の
2. ⾃自⼰己紹介 l 得居 誠也 (Seiya Tokui) 株式会社Preferred Infrastructure, Jubatus Pj. リサーチャー l 専⾨門は機械学習（修⼠士、現職） l – 系列列ラベリング→ハッシュ・近傍探索索→深層学習 l 今の興味は深層学習、表現学習、分散学習、映像解析 l @beam2d (Twitter, Github, etc.) 2 / 47 3. 2011年年: ⾳音声認識識における成功 l l 3 / 47 DNN-‐‑‒HMM を使った⼿手法が、⾳音声認識識の word error rate で従来 法 (GMM) より 10% 前後も改善 携帯端末における⾳音声操作に Deep Learning が利利⽤用されるように F. Seide, G. Li and D. Yu.
Deep Learning is a new area of Machine Learning research, which has been introduced with the objective of moving Machine Learning closer to one of its original goals: Artificial Intelligence. This website is intended to host a variety of resources and pointers to information about Deep Learning. In these pages you will find a reading list, links to software, datasets, a list of deep learning resea
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