Creating a Future Where Humans and Robots Coexist.

深層学習

: R-CNNとは

2022/3/26

本記事では、R-CNN（Regions with CNN features）について解説していきます。要点要点として、R-CNNが提案された当時の背景と、R-CNNで解決されたこと、つまり新規性、 ...

: Highway Networksとは

2023/10/23

本記事では、Highway Networkについて解説していきます。導入ニューラルネットワークは層を深くすることで大きな成功を手に入れてきました。しかし、層が深くなればなるほど誤差が入力層側へ伝 ...

: オートエンコーダ入門Ⅰ 【Deep Learning アドベントカレンダー2020】

2022/3/26 adventcalendar2020

オートエンコーダ（autoencoder：AE）とは、教師なしでデータの特徴を学習することができるニューラルネットワークです。制約の手法を変えることでオートエンコーダはさまざまな特徴を学習することがで ...

: Network In Network（NIN）の技術についてアイディアレベルで解説【Deep Learning アドベントカレンダー2020】

2022/3/26 adventcalendar2020

本記事では、次の記事で説明する予定のGoogLeNetの前準備的な位置づけで、Network In Networkという技術について学んでいきたいと思います。当サイトはTwitterやYouTube ...

: VGGNetの技術についてアイディアレベルで解説【Deep Learning アドベントカレンダー2020】

2022/3/26 adventcalendar2020

本記事では前回の内容であるZFNetに引き続き、畳み込みニューラルネットワークの世界で名を残しているVGGNetについて解説していきたいと思います。当サイトはTwitterやYouTubeでも情報発 ...

: ZFNetの技術についてアイディアレベルで解説【Deep Learning アドベントカレンダー2020】

2023/10/23 adventcalendar2020

本日は、ZFNetについて解説していきたいと思います。ZFNetはAlexNetの改良版という位置づけになるため、そこまで存在感はありませんが、何を改善したのかという観点で、アイディアが感じられます。 ...

: AlexNetの技術についてアイディアレベルで解説【Deep Learning アドベントカレンダー2020】

2023/10/23 adventcalendar2020

今回は、AlexNetの技術についてアイディアレベルで解説します。深層学習ブームの火付け役ともいえる深層ニューラルネットワーク技術についてこの機会にしっかり学んでおきましょう。当サイトはTwitte ...

: KLダイバージェンスの基礎【Deep Learning アドベントカレンダー2020】

2022/3/26 adventcalendar2020

本日は、以降の記事で扱う深層学習で頻繁に表れる重要な概念であるKLダイバージェンス（KL情報量、相対エントロピーともいう）について扱いたいと思います。KLダイバージェンスの説明をするにあたり、情報理論 ...

: NumPyだけで本格的なMLPクラスを実装Ⅲ：本格的な多層パーセプトロンのクラスをNumPyだけで実装してみる【Deep Learning アドベントカレンダー2020】

2022/3/26 adventcalendar2020

ここまで、誤差逆伝播学習や活性化関数について説明してきました。そのまとめとして、本記事では、NumPyだけを使用して多層パーセプトロンクラスを実装してみた結果を紹介＆解説していきたいと思います。あくま ...

: NumPyだけで本格的なMLPクラスを実装Ⅱ：いろいろな活性化関数とその導関数【Deep Learning アドベントカレンダー2020】

2022/3/26 adventcalendar2020

前回の記事では誤差逆伝播を導きました。より一般化した式で説明するよう心掛けたので、具体性には欠けるものとなっていました。特に、活性化関数の導関数に関してはソフトマックス関数の話を除き、基本的には指定し ...

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この記事では、運動学について、初心者でもわかるように解説していきます。ぜひ最後までお読み頂けると幸いです。 ※内容に誤りがないよう心がけていますが、もし間違いを見つけられたときは、「お問い合わせフォ ...

2: ［Weekly RL with code］DQNでCartPole問題を解く

本記事は、当サイトのYouTubeチャンネルで公開している動画「［Weekly RL with code］DQNでCartPole問題を解く」の内容を記事として書き起こしたものです。記載内容は、動画で ...

3: 直感で理解するLSTM・GRU入門 - 機械学習の基礎をマスターしよう！

当記事では数式を使わずに、LSTMとGRUのエッセンスを直感で理解できるように説明します。同様の説明をYouTube動画にアップしているのでぜひご活用ください！当サイトはTwitterやYouTub ...

4: 1次元畳み込みニューラルネットワークでMNISTの時系列処理

畳み込みニューラルネットワークと聞いて、画像処理を真っ先に思いつくのが普通だと思います。でも、実は別の分野でも大きな成果を出しています。今回扱う1次元畳み込みニューラルネットワークは自然言語処理などの ...

5: 【詳説】Attention機構の起源から学ぶTransformer

みなさんは、Transformerについてどのようなイメージを持っていますか？最近は、BERT、GPTなどのTransformerベースのモデルが目を見張るような成果をだしているので、それらを想像する ...

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