Deep Learning (深層学習) と画像への応用

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開催予定

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

会場

株式会社オーム社 オームセミナー室
101-8460 東京都 千代田区 神田錦町3-1
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