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Why does deep and cheap learning work so well? - AIエンジニアの探求
Deep Learningの理論的な側面にアプローチした論文*1。タイトル通り、なぜDeep Learningがうまくいくのか？を考えている。ただし個々のネットワークの構造やdropoutなどの学習テクニック、種々の勾配法のアルゴリズムには言及せず、もっと基礎的な部分をフォーカスしている。 ここで議論されている中心的な問いは なぜ少数のパラメータしか持たないニューラルネットワークでデータを表す関数を表現できるのか？ なぜ層を深くすることが有効なのか？ の２つ。 1つめについて、ここでは過学習や収束する時間は考えず、ネットワークが次の関数を近似できればOKとしている。 ここでは分類問題を想定していて、 がデータ、そしてがそのラベルを表している。十分な数のノードを持つニューラルネットワークは任意の関数を任意の精度で近似できる*2という定理があるので最初これは自明かと思ったけど、どうもそうではな
Neural Network Console：ツールで体験する、新しいディープラーニング
学習・評価だけでなく、ニューラルネットワークの設計までも可能なディープラーニングツールです。 グラフィカルなユーザーインターフェイス(GUI)による直感的な操作で、ディープラーニングをはじめましょう。 詳しくは下記サイトをご覧ください。 アプリケーションのダウンロードも下記サイトより行うことができます。 https://dl.sony.com/ja/ より詳しいNeural Network Consoleの特長はこちら Deep Learningの統合開発環境 Neural Network Consoleの特長 (2019/02) https://youtu.be/y_KGyxAwAic Deep Learningを基礎から学びたい方はこちら 再生リスト「Deep Learning入門」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhf
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