10周年のSPコンテンツ!

深イイ学習=deep learningの話

ILSVRC'12のHintonらの結果に対するざわつきを雑にまとめました タイトルで損してる言われたのでタイトルを雑に直しました
科学 機械学習 深イイ学習 deeplearning 画像認識
28
Hideki Nakayama @n_hidekey
これは確かに衝撃的だ… ILSVRC'12 results http://t.co/8uRieaDb
ぱんだ@六本木人工知能芸人 @ssky_ryo
deep learningが一位・・・・・・だと・・・・・・・・・
Tatsuya Harada @ttyharada
deep learning,,,   ガクブル
Hideki Nakayama @n_hidekey
自分の中では、Fisher vector→カカロット、BoW→ベジータ、deep learning→ブロリー
🐧🐧 🐧 @picocog
雑務を黙々とこなしているうちにECCVで何かあったのだろうか、いくつか興奮したtweetが。Deep learning で Hintonが何かしたの?
Yusuke Uchida @yu4u
未だにdeep learningは都市伝説だと思ってる #現実逃避
Takashi Abe @tabe2314
それDeep Learningでできるよ???
ymats @ymats_
誰かDeep Learning教えてください。
Yusuke Uchida @yu4u
まずは日本語訳から知りたい…@side_yu: 誰かDeep Learning教えてください。”
dandelion @dandelion1124
深イイ学習とかになるの?>Deep Learningの和訳
ヤツガニPay @tackson5
Deep Learningとは、今まで機械学習は識別器の改良に注力していたが、実際は特徴量の設計が重要であって、従来みたく特徴量を手作り(SIFT、HOG)する代わりに、密な画素単位の特徴をぶっこんで多層的に特徴をEncodeし、特徴の設計も学習に任せる教師なし多層学習のこと。
Mitsumasa Kubo @beatinaniwa
自然言語処理界にも遠くない未来にdeep learning時代が到来する感
Daisuke Saito @dsk_saito
実際、音声認識の音響モデルも最近はdeep learning 一色だったわけだし、まあわからなくはない。明確なモデルがないvision の分野なら、音声分野におけるそれよりも受け入れやすい気もする。
ばばば @include_bababa
もうハッシュタグでも作っちゃえばいいんじゃないですか #deeplearning
ketsumedo_yarou @ketsumedo_yarou
関東deep learning勉強会やりましょう #deeplearning
KC @KC_cnl
Deep learningがCVに一石を投じた件がちょっと話題になっとるので便乗。
ponta(冷凍保存完了) @_akisato_
何でみんなしてdeep learningとか言い出しているのかと思ったら,ILSVRCの結果が出たからか… これでしばらくはdeep learningバブルになりそうだな.
Takashi Abe @tabe2314
deep learningが画像でうまくいっているというのは、フィルターかけてmax-poolingする、というのが視覚野のモデルと合致していることが重要なんだろうか。
ponta(冷凍保存完了) @_akisato_
Deep learningの結果に対するreasoningが難しいという話がもしあるとするならば,deep learning以外の研究が消えそうになる頃に,産業界にも影響が出てくるだろうなぁ.
ニーシェス @lachesis1120
朝起きたらTLがdeep learningだらけになってた。興味深いけど今は学習している余裕がないorz
えいひれ@愚かなヒレなし @Eifye
つまりILSVRCとかいうECCVのワークショップのコンペティションでSuperVisionとかいうチームがDeepLearningしてて生画像食わせたら2位以下とエラー率10%以上差をつけてブッチギリってことなんですか http://t.co/UBoC7erR
Yukihiro Tagami @y_tag
Deep Learning気になるけど、そもそもNeural network自体よく知らないのでそこからかな。
Mitsuru Ambai @ambee_whisper
Deep learningの衝撃的結果見た。まさにブレイクスルー。HintonがRBMをnatureか何かで発表したのって6年くらい前だったっけ?iPS細胞の発明と同じくらいの時期かな?
ヤツガニPay @tackson5
@SIGNews 画像認識でブレイクスルー.学習データ120万枚→15万枚を1000カテゴリ分類で誤り16%.5層65万ニューロン,6000万パラメータをGPUで1週間で学習.RGB生データから特徴を学習.今後はdeep learning?http://t.co/xjazh4Rn
残りを読む(14)

コメント

ヤツガニ・オーケンシールド @tackson5 2012年10月11日
タイトルで損してる言われたのでdeep learningつけました
縄文人(妖精系研究者なのです) @dicekicker 2012年11月1日
スラッシュドットジャパンにタレこまれてたよん 
ログインして広告を非表示にする
ログインして広告を非表示にする