キーワード Deeplearning が含まれる動画 ： 141 件中 65 - 96 件目
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ホールドアウト検証（一問一答で学ぶDL）
初学者を対象としたディープラーニング（深層学習）の概論的な動画講座です。講座は全回、短い動画で構成されています。
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#一問一答で学ぶDL#ディープラーニング#深層学習
ホールドアウト検証の課題（一問一答で学ぶDL）
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訓練データをさらに分割して、検証データ？（一問一答で学ぶDL）
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機械学習の評価指標における適合率（一問一答で学ぶDL）
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機械学習の評価指標における再現率（一問一答で学ぶDL）
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機械学習におけるニューラルネットワークの意味（一問一答で学ぶDL）
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隠れ層の役割（一問一答で学ぶDL）
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単純パーセプトロン（一問一答で学ぶDL）
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誤差逆伝播法（一問一答で学ぶDL）
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#一問一答で学ぶDL#ディープラーニング#深層学習
【深層学習】ディープラーニングとは関数近似器である【ディープラーニングの世界 vol. 1 】 #050 #VRアカデミア #DeepLearning
ディープラーニング（ Deep Learning / 深層学習）についての解説シリーズを始めます！
1本目の本動画では、「関数近似器」としての側面を取り上げます。
なぜかこの説明を見ることは少ないですが、これがディープラーニングの本質一丁目一番地だと思います。
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【深層学習】学習 - なぜ必要なのか？何をするのか？【ディープラーニングの世界 vol. 2 】 #052 #VRアカデミア #DeepLearning
「学習」とは何なのか、なぜ必要なのか、なぜ大事なのかについて解説します！
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【深層学習】関数 - なぜ「深さ」が AI を生み出しているのか？【ディープラーニングの世界 vol. 3 】 #054 #VRアカデミア #DeepLearning
Deep Learning にて現れる「深い」関数について解説してみました。
普通は、「脳神経細胞を真似た」という説明が来ますが、それには飽きたので、今回は理論的な説明をしてみました。
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【深層学習】全結合層 - それはいちばん大事な部品のお話【ディープラーニングの世界 vol. 4 】 #055 #VRアカデミア #DeepLearning
今回から、実際に Deep Learning をしながら解説してきます。
今回は、 Dense layer こと全結合層のお話です。
ソースコードはこちら
https://github.com/sugiyama34/AIciaSolidProject
Softmax関数についてはこちら
https://www.youtube.com/watch?v=5CwLT-IQB9E
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【深層学習】畳み込み層の本当の意味、あなたは説明できますか？【ディープラーニングの世界 vol. 5 】 #057 #VRアカデミア #DeepLearning
CNN でおなじみの畳み込み層についての解説です。
幾何的に解釈してやると、かなり意味がわかりやすいと思います。
GitHub はこちら↓
https://github.com/sugiyama34/AIciaSolidProject
動画で用いた Google spreadsheet はこちら↓
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zABw_IwKEOu_4OjEkJAy7jnhEt0ZYRf-ez0A7Mc1RrI/edit#gid=0
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【深層学習】プーリング層 - シンプルだけど大きな役割を担う層【ディープラーニングの世界 vol. 6 】 #058 #VRアカデミア #DeepLearning
CNN でよく使われる Pooling Layer の説明です。
シンプルですが、意外といろんな役割を担ってくれています。
多くの課題を解決する、シンプルな方法が一番いいですよね！
GitHub はこちら↓
https://github.com/sugiyama34/AIciaSolidProject
動画で用いた Google spreadsheet はこちら↓
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zABw_IwKEOu_4OjEkJAy7jnhEt0ZYRf-ez0A7Mc1RrI/edit#gid=0
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誤差のフィードバックとシグモイド関数（一問一答で学ぶDL）
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オートエンコーダの別称（一問一答で学ぶDL）
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オートエンコーダの層（一問一答で学ぶDL）
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オートエンコーダにおける入出力（一問一答で学ぶDL）
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オートエンコーダにおけるエンコードとデコード（一問一答で学ぶDL）
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積層オートエンコーダ（一問一答で学ぶDL）
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オートエンコーダはラベルを出力できない？（一問一答で学ぶDL）
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【深層学習】CNN 実装してみた【ディープラーニングの世界 vol. 7 】 #059 #VRアカデミア #DeepLearning
▼テーマ
CNN を実装し、 Dense layer のみのものとの性能比較をしました。
CNN がいかに画像 Deep 向けかを実感できる結果となりました！
GitHub はこちら → https://github.com/sugiyama34/AIciaSolidProject
▼終わりに
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動画生成：AIcia Solid (Twitter: https://twitter.com/AIcia_Solid/ )
動画編集：AIris Solid (妹) (Twitter: https://twitter.com/AIris_Solid/ )
【深層学習】RNN の意味を徹底解説！【ディープラーニングの世界 vol. 8 】 #062 #VRアカデミア #DeepLearning
▼テーマ
RNN は隠れ層の伝播が肝です。
数式を意味として捉える力を RNN シリーズで培ってもらえると嬉しい！
▼終わりに
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【深層学習】RNN の3通りの使い方 - RNN の混乱ポイントを倒す！【ディープラーニングの世界 vol. 9 】 #064 #VRアカデミア #DeepLearning
▼テーマ
実は、 RNN にはぜんぜん違う3種類の使い方があります。これが混乱の元！
その違いを解説します。
▼終わりに
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【深層学習】GRU - RNN に記憶をもたせる試みその1【ディープラーニングの世界 vol. 10 】 #066 #VRアカデミア #DeepLearning #GatedRecurrentUnit
▼テーマ
記憶力に難がある RNN ちゃんに長期記憶をもたせる試み。それが GRU です。
GRU (Gated Recurrent Unit) の意味を押さえましょう！
次回は LSTM です。お楽しみに！
▼終わりに
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【深層学習】LSTM - RNN に記憶をもたせる試みその2【ディープラーニングの世界 vol. 11 】 #067 #VRアカデミア #DeepLearning
▼テーマ
LSTM を、数式ごと理解するための動画です。
LSTM が何故強いのかを理解するためには、LTSM の数式とその意図を見るのが一番です。
▼終わりに
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【深層学習】bi-LSTM - 前後の文脈を利用する Recurrent layer【ディープラーニングの世界 vol. 12 】 #070 #VRアカデミア #DeepLearning
▼テーマ
LSTM では、片側の文脈しか利用できないという欠点がありました。
それを解決する、双方向 LSTM (bidirectional LSTM) を紹介します。
▼目次
00:00 OP
00:38 問題設定 (前後の文脈を加味したい)
01:37 普通のRNNの難点
03:05 解決の為の発想
03:55 Bi-LSTMの導入
06:02 ED
▼終わりに
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積層オートエンコーダの最後の層（一問一答で学ぶDL）
初学者を対象としたディープラーニング（深層学習）の概論的な動画講座です。講座は全回、短い動画で構成されています。
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GPGPU（一問一答で学ぶDL）
初学者を対象としたディープラーニング（深層学習）の概論的な動画講座です。講座は全回、短い動画で構成されています。
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バーニーおじさんのルール（一問一答で学ぶDL）
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ReLU関数（一問一答で学ぶDL）
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