5/25 CV勉強会＠関東「Deep Learning」ツイートまとめ

Aki Teshima 「OpenCVデバッグ探偵記」BOOTHで販売中 @tomoaki_teshima

@kantocv まず下の２層から学習する。プレトレーニングですね。 #cvsaisentan

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@kantocv ここでボルツマシンのTLが！ #cvsaisentan

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@kantocv まとめるとこんなイメージｗｗｗ #cvsaisentan

みやびあーつ @miyabiarts

ボルツマーン #cvsaisentan

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@kantocv DBM と DBN の違い。 DBM は下の層が無向グラフだが、DBNは有向グラフになる。 #cvsaisentan

タタ吉（Татавич） @tatatrade

ボルツマンマシーンw #cvsaisentan

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@kantocv DBM はネットワーク全体の同時確率を１つの式で表せる #cvsaisentan

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@kantocv 平均場近似とはなんぞや #cvsaisentan

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@kantocv こういうネットワーク構造のときに平均場近似はよろしくない近似というのは知られてる。 #cvsaisentan

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@kantocv ｑとｐを近い形にするのがKL ダイバージェンス最小化 #cvsaisentan

しも @ss_simo

カムヒア！　ボルツマンマシーン！ #cvsaisentan

Amboinensis @Amboinensis

影響があるから取り敢えず2倍w #cvsaisentan

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@kantocv 上下の層からの影響があるので、パラメータを２倍する。これは上下の層で２倍。実際、３倍の方がイイとかの議論もある。（５９）式。 #cvsaisentan

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@kantocv 畳み込みをして、更に h をかけることでプーリングを実現する。h の範囲内の１つだけ１にして、ほかはすべて０ #cvsaisentan

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@kantocv プレトレーニングが良いのか？特徴量のスパース表現がきいているのか？議論をするところですな。 #cvsaisentan

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@kantocv Q:DBN や DBM は、使う側からして、どっちが良いかとかありますか？A:私も知りたいです。 #cvsaisentan

あるふ @alfredplpl

ディープラーニングがなんでうまくいくのか結局良くわからないというあれ #cvsaisentan

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@kantocv DBM に fine tuning が入ってるので、なんとなく性能が良さそうだし、 DBN の方が実装の方が良さそうだなーという感想 #cvsaisentan

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@kantocv Q:DBN を fine tuning する方法はない？A:教科書を見る鍵では無い。 #cvsaisentan

KG @hokkun_cv

先ほどスライドにも載せましたが，slideshare.net/yurieoka37/ss-… この方のスライドがディープラーニングの実装について詳しいです #cvsaisentan

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@kantocv Q:ｈが、１つだけ１になる、というのは、何故１つだけ１になる？ A:ｈは１か０しか取らないので、67式の制約で最大で１個しか１にしかならない #cvsaisentan

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@kantocv Q:DBN の名前の由来は？ A:有向グラフだから推論が伝播してるから？かなぁ？ #cvsaisentan

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@kantocv 独立と言いながら、上から下に伝播してたり、なんでそんなことしてるのかなぁ、と疑問を感じたりします。 #cvsaisentan

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@kantocv Q:具体的なタスク、画像認識や画像分類の話に当てはめて説明してもらえますか。 CNN まではなにしてるかはわかるのですが、その先はあまりしっくりこない #cvsaisentan

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@kantocv A:例えばVが画像で、hが隠れ層で色々入っている #cvsaisentan