1. Nakayama Lab. Machine Perception Group The University of Tokyo 東京大学 大学院情報理工学系研究科 創造情報学専攻 講師 中山 英樹 2. 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-words ◦ 畳み込みニューラルネット (ConvNets) ３．Deep learningの数理 ◦ なぜ優れた性能が実現できるのか？ ◦ ブレークスルーを生んだ各要素技術 ４．実践するにあたって ◦ 適切利用するために必要な知識 ◦ チューニングの勘所 ５．今後の展望・研究動
Transcript 1. 大規模データから単語の 意味表現学習-word2vec ボレガラ ダヌシカ 博士(情報理工学) 英国リバープール大学計算機科学科准教授 2. 2 2005 2008~10 学部 修士 博士 助教/講師 東京大学 工学部 東京大学大学院情報理工学系 文書自動要約における 重要文順序学習 同姓同名抽出 別名抽出 属性類似性計測 関係類似性計測 評判分類の分野適応 関係抽出の分野適応 進化計算を用いたWeb 検索結果順序学習 ソーシャルネットワーク の関係予測 対話型協調 Web検索エンジン 潜在関係検索 エンジン 自己紹介 専門分野：自然言語処理, 機械学習,データマイニング 2006~07 2010~13 2010~現在 准教授 リバープール大学 深層学習 3. 今回の講演の背景 •深層学習に関する活動 •2014年9月に深層学習のチュートリアルをCyberAge
大野です。 先日2015年1月20日に、NIPS2014読み会を開催しました。 当日に関する情報はこちらをご覧ください：connpass, togetter 当日の発表タイトルとインターネット上で入手可能な資料は記事の最後に掲載します（connpassからも入手可能です）。 昨年と同時期、同場所での開催にも関わらず、前回の1.5倍以上の方に参加いただきました。また、正確な統計はありませんが、機械学習に限らず様々なバックグラウンド方がいらっしゃったようです。ビジネス系メディアで特集で組まれるなど、機械学習・人工知能への注目度が高まっておりますが、それと並行して機械学習を専門に研究されている方や、最先端の機械学習研究に関心を持つ方の層が広がっているのではないかと思います。このような勉強会で交流が増えて分野の発展につながれば、今回の勉強会を開催したかいがあったと考えています。 改めまして、発表者
The computational complexity of kernel methods has often been a major barrier for applying them to large-scale learning problems. We argue that this barrier can be effectively overcome. In particular, we develop methods to scale up kernel models to successfully tackle large-scale learning problems that are so far only approachable by deep learning architectures. Based on the seminal work by Rahimi
ニューラルネットワークと深層学習 What this book is about On the exercises and problems ニューラルネットワークを用いた手書き文字認識 逆伝播の仕組み ニューラルネットワークの学習の改善 ニューラルネットワークが任意の関数を表現できることの視覚的証明 ニューラルネットワークを訓練するのはなぜ難しいのか 深層学習 Appendix: 知性のある シンプルな アルゴリズムはあるか? Acknowledgements Frequently Asked Questions Sponsors Resources 「ニューラルネットワークと深層学習」は無料のオンライン書籍です。 この本では、次のような内容を扱います。 ニューラルネットワーク：コンピュータに、観測データにもとづいて学習する能力を与える、生物学にヒントを得たプログラミングパラダイム。 深
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