SlideShare a Scribd company logo
Submit Search
Upload
[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション
Report
Share
Deep Learning JP
Deep Learning JP
Follow
•
7 likes
•
1,146 views
1
of
35
[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション
•
7 likes
•
1,146 views
Report
Share
Download Now
Download to read offline
Technology
2017/12/11 Deep Learning JP: http://deeplearning.jp/seminar-2/
Read more
Deep Learning JP
Deep Learning JP
Follow
Recommended
[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
Deep Learning JP
2.4K views
•
48 slides
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論 by
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
Deep Learning JP
1.4K views
•
20 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
Deep Learning JP
2.1K views
•
54 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
Deep Learning JP
1.7K views
•
26 slides
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化 by
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
Deep Learning JP
2.5K views
•
24 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
Deep Learning JP
2.3K views
•
24 slides
More Related Content
What's hot
[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
Deep Learning JP
1.2K views
•
19 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
Deep Learning JP
3K views
•
40 slides
[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
Deep Learning JP
2.7K views
•
64 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
Deep Learning JP
1.1K views
•
15 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
Deep Learning JP
1.4K views
•
11 slides
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
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 kawashima
2.2K views
•
45 slides
What's hot
(20)
[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
Deep Learning JP
•
1.2K 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
Deep Learning JP
•
3K views
[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
Deep Learning JP
•
2.7K 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
Deep Learning JP
•
1.1K 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
Deep Learning JP
•
1.4K 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
hirono kawashima
•
2.2K views
DeepLearning 5章 by hirono kawashima
DeepLearning 5章
hirono kawashima
•
794 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
Deep Learning JP
•
8.9K 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
Deep Learning JP
•
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
Deep Learning JP
•
1.6K 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
Deep Learning JP
•
9.6K views
PRML輪読#6 by matsuolab
PRML輪読#6
matsuolab
•
5.7K views
最短経路問題 & 最小全域木 by HCPC: 北海道大学競技プログラミングサークル
最短経路問題 & 最小全域木
HCPC: 北海道大学競技プログラミングサークル
•
4K views
PRML輪読#2 by matsuolab
PRML輪読#2
matsuolab
•
11.5K views
PRML 10.4 - 10.6 by Akira Miyazawa
PRML 10.4 - 10.6
Akira Miyazawa
•
1.5K views
Chapter 8 ボルツマンマシン - 深層学習本読み会 by Taikai Takeda
Chapter 8 ボルツマンマシン - 深層学習本読み会
Taikai Takeda
•
23.4K views
Prml Reading Group 10 8.3 by 正志 坪坂
Prml Reading Group 10 8.3
正志 坪坂
•
3.7K views
PRML輪読#1 by matsuolab
PRML輪読#1
matsuolab
•
23.9K views
A3Cという強化学習アルゴリズムで遊んでみた話 by mooopan
A3Cという強化学習アルゴリズムで遊んでみた話
mooopan
•
20.8K views
最適化計算の概要まとめ by Yuichiro MInato
最適化計算の概要まとめ
Yuichiro MInato
•
7.6K 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
Deep Learning JP
261 views
•
28 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
Deep Learning JP
275 views
•
20 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...
Deep Learning JP
186 views
•
26 slides
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition by
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
Deep Learning JP
255 views
•
30 slides
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized? by
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
Deep Learning JP
516 views
•
15 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
Deep Learning JP
1.3K views
•
29 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
Deep Learning JP
•
261 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
Deep Learning JP
•
275 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...
Deep Learning JP
•
186 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
Deep Learning JP
•
255 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?
Deep Learning JP
•
516 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
Deep Learning JP
•
1.3K 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 )
Deep Learning JP
•
341 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...
Deep Learning JP
•
234 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"
Deep Learning JP
•
798 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 "
Deep Learning JP
•
448 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
Deep Learning JP
•
1.4K 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"
Deep Learning JP
•
416 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...
Deep Learning JP
•
406 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 ...
Deep Learning JP
•
691 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...
Deep Learning JP
•
818 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...
Deep Learning JP
•
378 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...
Deep Learning JP
•
330 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
Deep Learning JP
•
1.1K 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...
Deep Learning JP
•
748 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...
Deep Learning JP
•
248 views
[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション
1.
����������������� ���� B��� �������� ���������� ���������������
����� �������
3.
• – –
4.
• - - •
5.
��������������� • ���������������������� - ������������������
��������� - ���������������������������� - ��������������������������������������� ����������������������������� • ����������� - ����������������������������������� - ���������������������������������������� ������������������������������� - ���������������������������������������� �������������������������������������
6.
• - - - • -
7.
������������ • �������������� – ��������������������������������������� ������������������������� –
��������������������������������������� ������������������ �������������� • ����� – ���������������������� – �������������������������������������� – �� ��������������������� ����������������������������������������������������� – �������� ���������������������������������
8.
����������� • ���������������������� – ����������������������������� –
���������������������������������������������� ���������������������������������������������� ��� • ������������� – ���������������������������������� – ����������������������������������������������� ����� • ���������� – ���������������������������������������������� ����������������������������������������������� �������
9.
����������������������������� • ������������������� – ����������������������
����������� – �������������������������� • ����������������������� – ����������������������������������������� ��������� – ��������������������������������������������� ��������������������������� – �������������������������������������������� ����������������
10.
�������������� • ���������������������������������� ��������� • ���������������������������������� ��������������������� •
���������������� ����������������� ���������������������������������� ������������ • ���������������������������������� ����������������������������������
11.
• – – • – –
12.
������������������ - ����������������������������������������� ����������(������������������ • �����������
����� • ����������� ����� - ��������������������������������������� ��������������������������������� - �������������������������������� - ��������������������������������������
13.
• -
14.
• - - -
15.
��������� • ������ ���������1������������� • �������������
���� - ������������� ������������� �������� - ������������������������� - ���������������� - �������������������������������������������� ���������������������������������������� - ���������������������������
16.
��������� • ������� - ���������������������-11�.11������������������� ����������������������������������������� �����1��������������������������������������� ������������ -
�����������-11�.11����������������������� - ����������������������������������������� - ����������������������������������������� ������������������� - ������������.11����������������������������� ����1�����������1������������������
17.
-
18.
- - - -
19.
• - • - • -
20.
����������������� - ����������������������������������-�������� ������� - ����������������������������������������� ������ -
�������������������-������
21.
- - -
22.
������������������� - ����������������7�������������������������������������� ������������������������ - ����������������7���7��������7������������7���������������� ����������������������������������������� ������������������������7��������� -
����������������������������������
23.
- - -
24.
����������������� - ���������������������������������������� - ��������������������������������(����������� -
�����������������������
25.
-
26.
• - - -
27.
���������������� - ����.������������������������� - ���������������������������������������� -
������������������������������������������ ����������������������
28.
- - -
29.
- - -
30.
• - - - -
31.
- -
32.
- - • - - -
33.
• - - • -
34.
���� & �78:��� •
78:����������� – ���������������������������������������������������������������������������� ����������������������� �����������������������������������������&����78:������������� ��������������������������������������������������� ����������������� • 78:�����������������S����� - ������������������������������������������������������&���������������� ������
35.
���� � • �������9�D�D� –
69D������������������9 ��D������9��D���������� – ���� ������������9�9��D������������������������������� �������������69D�������������������������