[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論

Deep Learning JP
Deep Learning JPDeep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
•
–
•
–
•
•
–
–
–
–
–
•
–
–
–
–
���������
• �����������������������������������
– �� �����
• ����������������������������������
• ����������������������������������
– �� ����
• �������������
• �����������������������������
���� ������������
• ������������������������������������
• �������
�� �����������
• ��������������������������G
• �)-���������I������������ ������
�� ����������
• ���������� ������
• ���������� ������
�� ������������
• �����������������������)���
• ����������������������������������(G
���V ������������
• �����������
�� ���
• ����������������������������
• ���������������������
– �����������������������
» ����������������������������������������������������������
• �������������������
�� ���������
• �������������������������������������
�� ��������������������������
• ���������������������������
– 657�����������������
– 19��������������������������������������
•
•
–
•
•
–
•
•
–
•
•
–
–
•
–
�����������������
• ���������������
– ������������
– ����������������������������������������
������
– ����������������
�� ����������������������
�� ���
�� ������������������
– ���������������
�������������������������������������������������������������
�������������������������������������������������������������
��������
•
–
–
•
–
–
•
O(#$
)
•
–
–
�����������������
• ��������������������
– ��������������������������������������
– ���������������������
– ���������������������������������������
• ��������������������������������
• ����������������������������
– ��������������������
– ���������������������������������������������
���
– ���������������������������������������� ��������
• ������������
– ���������������������������������������������
�������������������
– ���������������������������������������������
��������
•
–
•
–
•
–
–
������������
• �����������
– �����������
• �����������������
• ���������������������
– ���������
• �����������������1�����1���������������������
���������������1������������
– ������������1�������������
• ����������������������1��������1
• ���� ����������������������1������1
– ������������
• ������1������1��������������������������
1
• ���������������������1������������������
�1������1
•
–
•
•
• !"($) ≈
' ()* +'(()
*
–
•
•
–
–
•
•
•
–
•
•
�� �������������
• ���������
� �������
• ���������������
• ����������������������
� �������������
� ���1224355����������������������������������
� �������������3�������������
� ������������������������������
� �������������
• ����������������������������
% ����
� ������������������������������������
� ����������������������������������������������
������������
� �������������������
� ������
� ��������������������������������
cabg �
• 9���������������������������������������������������������������������
• 9������������������ �����������������������������������������������
• ��������������������������������������������������������������������������
���
– ������������������������������������������������� ��������
����������� �� �������������� ��� ������������������ ������� ��������
• ����������������
– ������������������������������������ ��������
���� �
• �������9�D�D�
– 69D������������������9 ��D������9��D����������
– ����
������������9�9��D����������������������������������������
����69D�������������������������
1 of 20

Recommended

[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション by
[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション
[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーションDeep Learning JP
1.1K views35 slides
[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化 by
[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化
[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化Deep Learning JP
2.1K views54 slides
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク by
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワークDeep Learning JP
2.4K views48 slides
[DL輪読会]Deep Learning 第16章 深層学習のための構造化確率モデル by
[DL輪読会]Deep Learning 第16章 深層学習のための構造化確率モデル[DL輪読会]Deep Learning 第16章 深層学習のための構造化確率モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第16章 深層学習のための構造化確率モデルDeep Learning JP
1K views23 slides
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク by
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワークDeep Learning JP
1.7K views26 slides
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算 by
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算Deep Learning JP
2.3K views24 slides

More Related Content

What's hot

[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク by
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワークDeep Learning JP
2.7K views64 slides
[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論 by
[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論
[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論Deep Learning JP
3K views40 slides
[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデル by
[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデル[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデルDeep Learning JP
1.1K views15 slides
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法 by
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法Deep Learning JP
1.4K views11 slides
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器 by
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器Deep Learning JP
1.2K views19 slides
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎 by
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎Deep Learning JP
9K views56 slides

What's hot(20)

[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク by Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
Deep Learning JP2.7K views
[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論 by Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論
[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論
Deep Learning JP3K views
[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデル by Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデル[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデル
Deep Learning JP1.1K views
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法 by Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法
Deep Learning JP1.4K views
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器 by Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
Deep Learning JP1.2K views
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎 by Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
Deep Learning JP9K views
PRML輪読#6 by matsuolab
PRML輪読#6PRML輪読#6
PRML輪読#6
matsuolab5.7K views
あなたの心にBridgeSampling by daiki hojo
あなたの心にBridgeSamplingあなたの心にBridgeSampling
あなたの心にBridgeSampling
daiki hojo5K views
DeepLearning 10章 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク by hirono kawashima
DeepLearning 10章 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワークDeepLearning 10章 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
DeepLearning 10章 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
hirono kawashima2.2K views
PRML勉強会@長岡 第4章線形識別モデル by Shohei Okada
PRML勉強会@長岡 第4章線形識別モデルPRML勉強会@長岡 第4章線形識別モデル
PRML勉強会@長岡 第4章線形識別モデル
Shohei Okada4.6K views
[DL Hacks]Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks by Deep Learning JP
[DL Hacks]Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks[DL Hacks]Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks
[DL Hacks]Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks
Deep Learning JP2.2K views
素数の分解法則(フロベニウスやばい) #math_cafe by Junpei Tsuji
素数の分解法則(フロベニウスやばい) #math_cafe 素数の分解法則(フロベニウスやばい) #math_cafe
素数の分解法則(フロベニウスやばい) #math_cafe
Junpei Tsuji14.1K views
“確率的最適化”を読む前に知っておくといいかもしれない関数解析のこと by Hiroaki Kudo
“確率的最適化”を読む前に知っておくといいかもしれない関数解析のこと“確率的最適化”を読む前に知っておくといいかもしれない関数解析のこと
“確率的最適化”を読む前に知っておくといいかもしれない関数解析のこと
Hiroaki Kudo6K views
Control as Inference (強化学習とベイズ統計) by Shohei Taniguchi
Control as Inference (強化学習とベイズ統計)Control as Inference (強化学習とベイズ統計)
Control as Inference (強化学習とベイズ統計)
Shohei Taniguchi8.4K views
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習 by Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習
Deep Learning JP9.8K views
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめに by Deep Learning JP
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめにDeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
Deep Learning JP8.9K views
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙 by Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
Deep Learning JP1.6K views
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数 by Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
Deep Learning JP9.6K views

More from Deep Learning JP

【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners by
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving PlannersDeep Learning JP
265 views28 slides
【DL輪読会】事前学習用データセットについて by
【DL輪読会】事前学習用データセットについて【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについてDeep Learning JP
276 views20 slides
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP... by
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...Deep Learning JP
186 views26 slides
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition by
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place RecognitionDeep Learning JP
256 views30 slides
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized? by
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?Deep Learning JP
516 views15 slides
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について by
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究についてDeep Learning JP
1.4K views29 slides

More from Deep Learning JP(20)

【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners by Deep Learning JP
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
Deep Learning JP265 views
【DL輪読会】事前学習用データセットについて by Deep Learning JP
【DL輪読会】事前学習用データセットについて【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
Deep Learning JP276 views
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP... by Deep Learning JP
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
Deep Learning JP186 views
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition by Deep Learning JP
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
Deep Learning JP256 views
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized? by Deep Learning JP
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
Deep Learning JP516 views
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について by Deep Learning JP
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
Deep Learning JP1.4K views
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 ) by Deep Learning JP
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
Deep Learning JP342 views
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M... by Deep Learning JP
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
Deep Learning JP234 views
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO" by Deep Learning JP
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
Deep Learning JP805 views
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination " by Deep Learning JP
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning  for Human-AI Coordination "【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning  for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
Deep Learning JP448 views
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models by Deep Learning JP
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
Deep Learning JP1.4K views
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware" by Deep Learning JP
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
Deep Learning JP416 views
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo... by Deep Learning JP
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
Deep Learning JP408 views
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ... by Deep Learning JP
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
Deep Learning JP693 views
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive... by Deep Learning JP
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
Deep Learning JP826 views
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil... by Deep Learning JP
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
Deep Learning JP379 views
【DL輪読会】Deep Transformers without Shortcuts: Modifying Self-attention for Fait... by Deep Learning JP
【DL輪読会】Deep Transformers without Shortcuts: Modifying Self-attention for Fait...【DL輪読会】Deep Transformers without Shortcuts: Modifying Self-attention for Fait...
【DL輪読会】Deep Transformers without Shortcuts: Modifying Self-attention for Fait...
Deep Learning JP330 views
【DL輪読会】マルチモーダル 基盤モデル by Deep Learning JP
【DL輪読会】マルチモーダル 基盤モデル【DL輪読会】マルチモーダル 基盤モデル
【DL輪読会】マルチモーダル 基盤モデル
Deep Learning JP1.1K views
【DL輪読会】TrOCR: Transformer-based Optical Character Recognition with Pre-traine... by Deep Learning JP
【DL輪読会】TrOCR: Transformer-based Optical Character Recognition with Pre-traine...【DL輪読会】TrOCR: Transformer-based Optical Character Recognition with Pre-traine...
【DL輪読会】TrOCR: Transformer-based Optical Character Recognition with Pre-traine...
Deep Learning JP757 views
【DL輪読会】HyperDiffusion: Generating Implicit Neural Fields withWeight-Space Dif... by Deep Learning JP
【DL輪読会】HyperDiffusion: Generating Implicit Neural Fields withWeight-Space Dif...【DL輪読会】HyperDiffusion: Generating Implicit Neural Fields withWeight-Space Dif...
【DL輪読会】HyperDiffusion: Generating Implicit Neural Fields withWeight-Space Dif...
Deep Learning JP251 views

[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論

  • 5. ��������� • ����������������������������������� – �� ����� • ���������������������������������� • ���������������������������������� – �� ���� • ������������� • �����������������������������
  • 6. ���� ������������ • ������������������������������������ • ������� �� ����������� • ��������������������������G • �)-���������I������������ ������ �� ���������� • ���������� ������ • ���������� ������ �� ������������ • �����������������������)��� • ����������������������������������(G
  • 7. ���V ������������ • ����������� �� ��� • ���������������������������� • ��������������������� – ����������������������� » ���������������������������������������������������������� • ������������������� �� ��������� • ������������������������������������� �� �������������������������� • ��������������������������� – 657����������������� – 19��������������������������������������
  • 10. ����������������� • ��������������� – ������������ – ���������������������������������������� ������ – ���������������� �� ���������������������� �� ��� �� ������������������ – ��������������� ������������������������������������������������������������� ������������������������������������������������������������� ��������
  • 13. ����������������� • �������������������� – �������������������������������������� – ��������������������� – ��������������������������������������� • �������������������������������� • ���������������������������� – �������������������� – ��������������������������������������������� ��� – ���������������������������������������� �������� • ������������ – ��������������������������������������������� ������������������� – ��������������������������������������������� ��������
  • 15. ������������ • ����������� – ����������� • ����������������� • ��������������������� – ��������� • �����������������1�����1��������������������� ���������������1������������ – ������������1������������� • ����������������������1��������1 • ���� ����������������������1������1 – ������������ • ������1������1�������������������������� 1 • ���������������������1������������������ �1������1
  • 16. • – • • • !"($) ≈ ' ()* +'(() * – • • – – • •
  • 18. �� ������������� • ��������� � ������� • ��������������� • ���������������������� � ������������� � ���1224355���������������������������������� � �������������3������������� � ������������������������������ � ������������� • ���������������������������� % ���� � ������������������������������������ � ���������������������������������������������� ������������ � ������������������� � ������ � ��������������������������������
  • 19. cabg � • 9��������������������������������������������������������������������� • 9������������������ ����������������������������������������������� • �������������������������������������������������������������������������� ��� – ������������������������������������������������� �������� ����������� �� �������������� ��� ������������������ ������� �������� • ���������������� – ������������������������������������ ��������
  • 20. ���� � • �������9�D�D� – 69D������������������9 ��D������9��D���������� – ���� ������������9�9��D���������������������������������������� ����69D�������������������������