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Deep Learning (深層学習) と画像への応用

Deep Learning (深層学習) と画像への応用

東京都 開催 会場 開催

開催日

  • 2013年5月29日(水) 13時00分17時00分

プログラム

  1. はじめに:ディープニューラルネットの成功例
  2. ニューラルネットワークの基礎
  3. ニューラルネットワーク研究の歴史
  4. 畳み込みニューラルネットワーク (CNN)
    1. 単純細胞・複雑細胞とネオコグニトロン
    2. 畳み込み:特徴抽出
    3. プーリング:不変性の獲得
    4. CNNの一般化
  5. 全結合ニューラルネットワークの学習
    1. オートエンコーダ
    2. プレトレーニング
    3. その他の方法
  6. スパース正則化とその効用
    1. スパースコーディング
    2. スパースオートエンコーダ
  7. 生成モデル:ボルツマンマシン
    1. 制約ボルツマンマシン
    2. CD法による学習
    3. ディープビリーフネット
  8. ニューロサイエンスはどこまで進んだか
  9. 実践編:ディープニューラルネットを使ってみる
  10. おわりに

講師

  • 岡谷 貴之
    東北大学 大学院情報科学研究科 システム情報科学専攻
    准教授

会場

株式会社オーム社 オームセミナー室
東京都 千代田区 神田錦町3-1
株式会社オーム社 オームセミナー室の地図

主催

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受講料

1名様
: 43,000円 (税別) / 45,150円 (税込)
1口
: 56,000円 (税別) / 58,800円 (税込) (3名まで受講可)

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