Entries

スポンサーサイト

上記の広告は1ヶ月以上更新のないブログに表示されています。
新しい記事を書く事で広告が消せます。
この記事にトラックバックする(FC2ブログユーザー)
http://exphenomenologist.blog100.fc2.com/tb.php/803-6ed2cd53

トラックバック

コメント

コメントの投稿

コメントの投稿
管理者にだけ表示を許可する

山下隆義『イラストで学ぶディープラーニング』

イラストで学ぶ ディープラーニング (KS情報科学専門書)
深層学習について、たぶん最初に読むには適している本。基本的なニューラルネットの構造と、逆伝搬法の計算を丁寧にたどった後、CNNを扱う。ここでも逆伝搬法の丁寧な計算がある。続いてRBM。ホップフィールドネットワークの解説からボルツマンマシンにつなげている。事前学習の手段としてのオートエンコーダーを解説した後に、深層学習の様々なチューニング技術を取り上げる。正規化、白色化、ドロップアウト、ドロップコネクト。本書の特徴は、深層学習のツールが取り上げられていることで、Theano、Pylearn2、Caffe、Chainer、Tensorflowがインストールの仕方と簡単なサンプルコードで紹介されている。

最後は深層学習の今後の展望で、ここは執筆時点でのかなり最新の話題をフォローしていて、ここだけでも読む価値がある。この章はそんなにアルゴリズムの理解は必要とされない。R-CNNを用いた物体検出、DeepPoseによる姿勢推定や顔認識。個人的にとても興味を持ったDeconvolutionによるニューラルネットの可視化。深層学習の欠点はどのような学習がされたのか人間には理解しがたいことだと言われることがあり、この試みは面白い。最後はDQNを少しだけ扱って終わる。

ぱっと見て分かるのはRNNの解説がないこと。また、ニューラルネットとCNNの解説は素晴らしいのだが、ボルツマンマシンはいまひとつ。パラメーターの決め方が天下りに出てくるし、条件付き確率を用いた計算についてはほとんど解説が放棄されている。ボルツマンマシンについては岡谷本のほうがずっと分かりやすい。
スポンサーサイト
この記事にトラックバックする(FC2ブログユーザー)
http://exphenomenologist.blog100.fc2.com/tb.php/803-6ed2cd53

トラックバック

コメント

コメントの投稿

コメントの投稿
管理者にだけ表示を許可する

上記広告は1ヶ月以上更新のないブログに表示されています。新しい記事を書くことで広告を消せます。