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CNNのチュートリアル

デンソーアイティーラボラトリの佐藤です。

12/3-4にパシフィコ横浜で開催された、ViEW2015(ビジョン技術の実利用ワークショップ)において、CNN (Convolutional Neural Network) のチュートリアル講演を行いました。その時に使用したスライドを掲載します。

国内における画像系のDeep Learningのチュートリアルは、東京大学の中山英樹先生(スライド)や、中部大学の山下隆義先生(スライド)らによるものが有名です。網羅的かつ分かりやすいため、入門者の方々にはとても参考になると思います。

ぼくのチュートリアル講演では、入門者と中級者のあいだくらいの方々をターゲットにしました。誤差逆伝搬法や活性化関数などは一通り知っているけど、バリバリ使いこなしているとは言えないなあ、といった方々に役立つ知見を盛り込んだつもりです。参考になれば幸いです。


 

 

 

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DSIRNLP#7

DSIRNLP#7 で言語処理学会で発表した内容をもう少しわかりやすくして話をしました.

実は少し前に,別の場所でお話をさせて頂いていた資料の使い回しだったりもします.
NLP の専門家でない人にも伝わるようにということで,NLP の人だと説明が不要そうな単語にも簡単な説明を入れた資料だったのですが,ふたを開けてみるとその場では私が一番 NLP 歴が短く,ngram のふんわりとした説明をする時など正直つらかったです.

一方で今回の DSIRNLP では3割ほど NLP ではない人たちもいらしていたので,そういう方たちにも分かってもらえていれば良いなと思います.

ちなみに当社では,私は資料の分かりにくさで定評があり,今回は事前に非 NLPer の先輩方に事前に見てもらいました.
案の定ボコボコにされ,半分以上のスライドを作り直すはめになりました.


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gamglm

持橋先生が公開されているガンマ一般線形回帰で,部分文字列から単語の最大長を予測して形態素解析のラティスの圧縮をしています.
社内の勉強会で軽く紹介をしたのでそのスライドを公開します.


出力ラベルが連続値で,ラベル間に依存があるようなタスクでは非常に強力な手法です.
今回は単語の最大長を予測するという目的で使用しましたが,他にもいろいろなタスクに適用できるのではないかと思います.

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