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» 2018年05月09日 10時30分 公開

CNN/RNNやフレームワーク概要まで:NVIDIAが解説するディープラーニングの基礎(後編) (5/5)

[松本貴志,EE Times Japan]
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ディープラーニングの基礎まとめ

山崎和博氏

 講演の最終盤、山崎氏は講演内容の振り返りを行った。今回の講演では、

  • ディープラーニングはニューラルネットワークがベースとなっている
  • ネットワークの学習には主に勾配法と誤差逆伝播法が用いられている
  • 学習結果の検証は十分に行うことが重要である
  • データに応じて、さまざまな構造のネットワークを選定する
  • 実際の開発には用途に応じて適切なフレームワークを利用し、実装を効率化する

ことについて概論し、ディープラーニングに触れるための基礎知識を紹介した。

講演のまとめ(クリックで拡大)
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