八丁堀マゴロク亭 @magoroku15

16年1月10日

私が薦めているのは、モントリオール大LISAラボの deeplearning.net/tutorial/ @superhoge

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posted at 12:47:12

八丁堀マゴロク亭 @magoroku15

16年1月10日

このチュートリアルを1)Logistic Regression , 2)Multilayer perceptron, 3)Deep Convolutional Networkの順番で理解するのが早いです。 @superhoge

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posted at 12:49:30

八丁堀マゴロク亭 @magoroku15

16年1月10日

３つの例題はすべて手書き文字認識(MNIST)で、1)Logistic Regression で古典的なパーセプトロンと確率的勾配法を解説しています。ここまで理解して1960年代。

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posted at 12:51:29

八丁堀マゴロク亭 @magoroku15

16年1月10日

2)Multilayer perceptron,で線形回帰問題を空間を捻じ曲げて分離する手法を後方誤差伝達と共に理解。ここまでで1990年ぐらい。

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posted at 12:53:29

八丁堀マゴロク亭 @magoroku15

16年1月10日

3)Deep Convolutional NetworkのConvolutionalで、汎化性向上のために、ずらず、ぼかす手法を理解してくださいこれで2000年代。

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posted at 12:55:13

八丁堀マゴロク亭 @magoroku15

16年1月10日

漫然と読んでも時間の無駄なので、たっぷりメモリを抱いたデスクトップPCにCUDAが動作するGPU(ローエンドで可)を刺してpython, theanoの例題で学習途中をダンプしてデータ観察してください。

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posted at 12:57:50

八丁堀マゴロク亭 @magoroku15

16年1月10日

ここまでやると,最新の論文がやっと理解できるようになります。tensorflowなどの新しい開発環境の新規性も理解できます。tensorflowのチュートリアル、ホワイトペーパーは、前の1,2,3くらいは当然理解してる前提で書いてあります。

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posted at 13:01:38