【深層学習】CNN紹介 "LeNet" 1990年代に活躍したCNN【ディープラーニングの世界 vol. 13 】 #076 #VRアカデミア #DeepLearning

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公開日: 2020年10月02日

▼テーマ
CNN の元祖！（？） Yan le Cun （ヤンルカン）氏らによって1980年代から開発された、文字認識用の CNN です。
いろんな CNN の architecture を紹介していくから、このシリーズも是非見てね！

▼関連プレイリスト
Deep Learning の世界 https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxKXf__soUoAEOrbLAOnVHCP

CNN紹介動画 https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxIGIvLciL1CtE59VGrEx4ER

▼参考文献
LeCun, Yann. "Generalization and network design strategies." Connectionism in perspective 19 (1989): 143-155.
http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-89.pdf
LeNet の原論文です。

LeCun, Yann, et al. "Gradient-based learning applied to document recognition." Proceedings of the IEEE 86.11 (1998): 2278-2324.
http://vision.stanford.edu/cs598_spring07/papers/Lecun98.pdf
LeNet-5 の原論文です。

Rumelhart, D. E., et al. “Learning Internal Representations by Error Propagation.” Neurocomputing: Foundations of Research, 1988, pp. 673–695.
http://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/pdp8.pdf
動画でちらっと紹介した、「誤差逆伝播」に関する論文です。
誤差逆伝播に関しては、これ以前にも何度も独立に発見されていますが、 DL の文脈だとこれを引用することが多いのではないかと思います。
（違ったら教えて下さい）

Amazon.co.jp: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems: Géron, Aurélien
https://amzn.to/2SmjFeY
tensorflow つかって ML と DL をやる本。分厚い洋書ですが、入門に必要なことは全て書いてあります。
体力ある人は、つべこべ言わず、この本を読み切ればいいと思います。

▼目次
00:00 OP
===== 1.LeNet =====
00:47 論文紹介と時代背景
04:10 どんなタスクを解いたのか？
05:26 どんなモデルだったのか？
08:28 どれくらいの精度が出たのか？
===== 2.LeNet-5 =====
09:25 論文紹介と解いたタスク
10:30 イントロおもしろ話
11:57 どんなモデルだったのか？
14:34 LeNet-5の特徴
16:56 ED

▼終わりに
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