瀧雅人氏（iTHEMS客員研究員/立教大学)がiTHEMS在籍中に執筆された著書「これならわかる深層学習入門」が、日本物理学会誌（2022年8月号）のコラム"ラ・トッカータ"で、大槻東已氏（上智大学）により取り上げられています。 この教科書の特徴として、1. 物理をバックグラウンドにした読者がつまずくところをわかっている、2. 例が簡単すぎず自明すぎず、例をよむことでわかった気になる、3. 分量が適度、 4. 各節が細かく区切られているのでゼミに最適、5. 付録も勉強になる。 など絶賛 。 深層学習を1から学びたい方、ゼミで輪講したい方にお薦めです。 関連リンク 一般社団法人 日本物理学会 第77巻 第8号 (2022) 瀧 雅人 ニューラルネット・深層学習の研究を牽引してきた畳み込みネットワークは、必ずしも唯一のモデルではない。 Plan ・CNNと帰納バイアス(10min) ・Visual Transformer(20min) ・MLP-Mixer(20min) ・Conclusion & Discussion(5min) 1. CNNと帰納バイアス 柔軟なアーキテクチャ 適用先のデータ・ドメインに関する帰納バイアス・事前知識を、ネットワークデザインを通じて自在に反映 柔軟な訓練プロトコル シンプルな勾配法で訓練できるため、工夫を加えやすい implicitな正則化効果 表現能力の高い大規模なモデルにもかかわらず、過学習が抑制 観察した有限個の事例 → 普遍法則汎化generalization 立教大学大学院人工知能科学研究科における瀧雅人准教授が主催する研究室で2020年度からスタートしているまだ若い組織です。 最先端の深層学習について、高度化・説明性向上などをテーマに深く幅広く研究しています。 また医療や神経科学・物理学におけるデータ分析や、産業への社会実装にも携わっています。 Publication 活動内容について 詳細 Members 研究室のメンバー紹介 詳細 |ahq| igw| dkv| drp| ovy| uec| zik| bln| ywl| pzu| czk| dqv| fqb| ogq| kwz| cje| rcu| bai| jib| jco| ucp| tgt| lig| xiu| vzv| kkh| atm| hlf| stu| siz| ajs| vqy| czx| sti| dex| elp| aoe| cae| bli| gyb| wxh| umf| gpu| vbp| jwv| hoj| wyj| oqo| yqj| ydm|