どんなコンペなの?(00:01:36 - 00:03:30) - 【深層学習】CNN紹介 "GoogLeNet" ILSVRC2014をInceptionで制したモデル【ディープラーニングの世界 vol. 15】#078 #VRアカデミア #DeepLearning

どんなコンペなの?(00:01:36 - 00:03:30)
【深層学習】CNN紹介 "GoogLeNet" ILSVRC2014をInceptionで制したモデル【ディープラーニングの世界 vol. 15】#078 #VRアカデミア #DeepLearning

▼テーマ
ILSVRC-2014 にて「深く!でかく!」を打ち破り、アーキテクチャの工夫で精度向上と深さを改善したモデル。
AlexNet 以来の研究の集大成とも言えるモデルです!
熱くなって喋りすぎました(^^)

▼関連プレイリスト
Deep Learning の世界 https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxKXf__soUoAEOrbLAOnVH...
▼テーマ
ILSVRC-2014 にて「深く!でかく!」を打ち破り、アーキテクチャの工夫で精度向上と深さを改善したモデル。
AlexNet 以来の研究の集大成とも言えるモデルです!
熱くなって喋りすぎました(^^)

▼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

▼目次
00:00 OP
===== 1.ILSVRC-2014 =====
01:36 どんなコンペなの?
03:30 コンペの歴史を振り返る
===== 2.Sparsity と Inception module =====
04:49 GoogLeNetの論文紹介
05:32 Inception module を眺める
07:40 当時の課題意識
09:25 無駄発生のイメージ(sparse)
12:10 無駄の対処法(dense)
13:53 論文紹介その2
14:58 相関のあるneuronのまとめ方
18:08 もう一つの工夫(情報圧縮)
22:30 本日のまとめ
23:37 ED

▼参考文献
Szegedy, Christian, et al. "Going deeper with convolutions." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2015.
https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/html/Szegedy_Going_Deeper_With_2015_CVPR_paper.html
原論文です。
2012年からの進化が以下に凄まじいかが、この論文を読むだけでかなり分かると思います。
Inception も今から見れば原始的ですが、当時からしたら画期的だということがありありと分かります。

Lin, Min, Qiang Chen, and Shuicheng Yan. "Network in network." arXiv preprint arXiv:1312.4400 (2013).
https://arxiv.org/abs/1312.4400
Inception module の発想の元の Network in Network の論文です。

Arora, Sanjeev, et al. "Provable bounds for learning some deep representations." International Conference on Machine Learning. 2014.
http://proceedings.mlr.press/v32/arora14.html
DL の学習の理論解析です。
sparsity が決め手! の論文です。

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。

▼終わりに
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OP===== 1.ILSVRC-2014 ===== - 【深層学習】CNN紹介 "GoogLeNet" ILSVRC2014をInceptionで制したモデル【ディープラーニングの世界 vol. 15】#078 #VRアカデミア #DeepLearning

OP===== 1.ILSVRC-2014 =====

【深層学習】CNN紹介 "GoogLeNet" ILSVRC2014をInceptionで制したモデル【ディープラーニングの世界 vol. 15】#078 #VRアカデミア #DeepLearning
2020年10月16日 
00:00:00 - 00:01:36
どんなコンペなの? - 【深層学習】CNN紹介 "GoogLeNet" ILSVRC2014をInceptionで制したモデル【ディープラーニングの世界 vol. 15】#078 #VRアカデミア #DeepLearning

どんなコンペなの?

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2020年10月16日 
00:01:36 - 00:03:30
コンペの歴史を振り返る===== 2.Sparsity と Inception module ===== - 【深層学習】CNN紹介 "GoogLeNet" ILSVRC2014をInceptionで制したモデル【ディープラーニングの世界 vol. 15】#078 #VRアカデミア #DeepLearning

コンペの歴史を振り返る===== 2.Sparsity と Inception module =====

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2020年10月16日 
00:03:30 - 00:04:49
GoogLeNetの論文紹介 - 【深層学習】CNN紹介 "GoogLeNet" ILSVRC2014をInceptionで制したモデル【ディープラーニングの世界 vol. 15】#078 #VRアカデミア #DeepLearning

GoogLeNetの論文紹介

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2020年10月16日 
00:04:49 - 00:05:32
Inception module を眺める - 【深層学習】CNN紹介 "GoogLeNet" ILSVRC2014をInceptionで制したモデル【ディープラーニングの世界 vol. 15】#078 #VRアカデミア #DeepLearning

Inception module を眺める

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2020年10月16日 
00:05:32 - 00:07:40
当時の課題意識 - 【深層学習】CNN紹介 "GoogLeNet" ILSVRC2014をInceptionで制したモデル【ディープラーニングの世界 vol. 15】#078 #VRアカデミア #DeepLearning

当時の課題意識

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2020年10月16日 
00:07:40 - 00:09:25
無駄発生のイメージ(sparse) - 【深層学習】CNN紹介 "GoogLeNet" ILSVRC2014をInceptionで制したモデル【ディープラーニングの世界 vol. 15】#078 #VRアカデミア #DeepLearning

無駄発生のイメージ(sparse)

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2020年10月16日 
00:09:25 - 00:12:10
無駄の対処法(dense) - 【深層学習】CNN紹介 "GoogLeNet" ILSVRC2014をInceptionで制したモデル【ディープラーニングの世界 vol. 15】#078 #VRアカデミア #DeepLearning

無駄の対処法(dense)

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2020年10月16日 
00:12:10 - 00:13:53
論文紹介その2 - 【深層学習】CNN紹介 "GoogLeNet" ILSVRC2014をInceptionで制したモデル【ディープラーニングの世界 vol. 15】#078 #VRアカデミア #DeepLearning

論文紹介その2

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2020年10月16日 
00:13:53 - 00:14:58
相関のあるneuronのまとめ方 - 【深層学習】CNN紹介 "GoogLeNet" ILSVRC2014をInceptionで制したモデル【ディープラーニングの世界 vol. 15】#078 #VRアカデミア #DeepLearning

相関のあるneuronのまとめ方

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2020年10月16日 
00:14:58 - 00:18:08
もう一つの工夫(情報圧縮) - 【深層学習】CNN紹介 "GoogLeNet" ILSVRC2014をInceptionで制したモデル【ディープラーニングの世界 vol. 15】#078 #VRアカデミア #DeepLearning

もう一つの工夫(情報圧縮)

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2020年10月16日 
00:18:08 - 00:22:30
本日のまとめ - 【深層学習】CNN紹介 "GoogLeNet" ILSVRC2014をInceptionで制したモデル【ディープラーニングの世界 vol. 15】#078 #VRアカデミア #DeepLearning

本日のまとめ

【深層学習】CNN紹介 "GoogLeNet" ILSVRC2014をInceptionで制したモデル【ディープラーニングの世界 vol. 15】#078 #VRアカデミア #DeepLearning
2020年10月16日 
00:22:30 - 00:23:37
ED - 【深層学習】CNN紹介 "GoogLeNet" ILSVRC2014をInceptionで制したモデル【ディープラーニングの世界 vol. 15】#078 #VRアカデミア #DeepLearning

ED

【深層学習】CNN紹介 "GoogLeNet" ILSVRC2014をInceptionで制したモデル【ディープラーニングの世界 vol. 15】#078 #VRアカデミア #DeepLearning
2020年10月16日 
00:23:37 - 00:24:50

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オープニング - 【強化学習】価値反復法 - いきなり最適方策を推定!【GPIの元ネタ】RL vol. 12 #172 #VRアカデミア #ReinforcementLearning

オープニング

【強化学習】価値反復法 - いきなり最適方策を推定!【GPIの元ネタ】RL vol. 12 #172 #VRアカデミア #ReinforcementLearning
2024年02月25日 
00:00:00 - 00:00:42
価値反復法とは - 【強化学習】価値反復法 - いきなり最適方策を推定!【GPIの元ネタ】RL vol. 12 #172 #VRアカデミア #ReinforcementLearning

価値反復法とは

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2024年02月25日 
00:00:42 - 00:03:25
今の状況のおさらい - 【強化学習】価値反復法 - いきなり最適方策を推定!【GPIの元ネタ】RL vol. 12 #172 #VRアカデミア #ReinforcementLearning

今の状況のおさらい

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2024年02月25日 
00:03:25 - 00:04:47
復習 - 【強化学習】価値反復法 - いきなり最適方策を推定!【GPIの元ネタ】RL vol. 12 #172 #VRアカデミア #ReinforcementLearning

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00:04:47 - 00:07:31
ベルマン最適作用素 - 【強化学習】価値反復法 - いきなり最適方策を推定!【GPIの元ネタ】RL vol. 12 #172 #VRアカデミア #ReinforcementLearning

ベルマン最適作用素

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2024年02月25日 
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最適方策を計算 - 【強化学習】価値反復法 - いきなり最適方策を推定!【GPIの元ネタ】RL vol. 12 #172 #VRアカデミア #ReinforcementLearning

最適方策を計算

【強化学習】価値反復法 - いきなり最適方策を推定!【GPIの元ネタ】RL vol. 12 #172 #VRアカデミア #ReinforcementLearning
2024年02月25日 
00:12:48 - 00:15:18
まとめ - 【強化学習】価値反復法 - いきなり最適方策を推定!【GPIの元ネタ】RL vol. 12 #172 #VRアカデミア #ReinforcementLearning

まとめ

【強化学習】価値反復法 - いきなり最適方策を推定!【GPIの元ネタ】RL vol. 12 #172 #VRアカデミア #ReinforcementLearning
2024年02月25日 
00:15:18 - 00:17:37
エンディング - 【強化学習】価値反復法 - いきなり最適方策を推定!【GPIの元ネタ】RL vol. 12 #172 #VRアカデミア #ReinforcementLearning

エンディング

【強化学習】価値反復法 - いきなり最適方策を推定!【GPIの元ネタ】RL vol. 12 #172 #VRアカデミア #ReinforcementLearning
2024年02月25日 
00:17:37 - 00:18:58