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【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

高評価: 400件

再生: 14,699回

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
ご視聴ありがとうございました!
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動画生成:AIcia Solid (Twitter: https://twitter.com/AIcia_Solid/ )
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Model: http://3d.nicovideo.jp/works/td44519
Model by: W01fa さん ( https://twitter.com/W01fa )

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東大物理学科卒、日本物理オリンピック金賞など輝かしい実績を持つガチ中ガチ、林先生です。取り扱う問題は難しいですが解説は丁寧かつ論理的で分かり易いので受験生におすすめ!

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