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コース概要
パート 1 – Deep Learning と DNN の概念
はじめに AI、Machine Learning、ディープラーニング
- 人工知能の歴史、基本概念、および通常の応用 この分野が担っている幻想のうち、はるかに 集団知性: 多くの仮想エージェントによって共有される知識の集約 遺伝的アルゴリズム: 選択によって仮想エージェントの集団を進化させる 通常の学習機械: 定義。タスクの種類: 教師あり学習、教師なし学習、強化学習 アクションの種類: 分類、回帰、クラスタリング、密度推定、次元削減 機械学習アルゴリズムの例: 線形回帰、単純ベイズ、ランダム ツリー 機械学習 VS 深層学習: 問題現在でも機械学習が最先端技術である (Random Forest と XGBoost)
ニューラルネットワークの基本概念(応用:多層パーセプトロン)
- 数学的基礎を思い出させます。ニューロンのネットワークの定義: 古典的なアーキテクチャ、活性化と以前の活性化の重み付け、ネットワークの深さ ニューロンのネットワークの学習の定義: コスト関数、逆伝播、確率的勾配降下法、最尤度。ニューラル ネットワークのモデリング: 問題の種類 (回帰、分類など) に応じて入力データと出力データをモデリングします。次元の呪い。多特徴データと信号の区別。データに応じたコスト関数の選択。ニューロンのネットワークによる関数の近似: プレゼンテーションと例 ニューロンのネットワークによる分布の近似: プレゼンテーションと例 データ拡張: データセットのバランスをとる方法 ニューロンのネットワークの結果の一般化。ニューラル ネットワークの初期化と正則化: L1 / L2 正則化、バッチ正規化、最適化、収束アルゴリズム
標準の ML / DL ツール
メリット、デメリット、エコシステム内での位置づけ、用途などをわかりやすくプレゼンテーションする予定です。
- データ管理ツール: Apache Spark、Apache Hadoop ツール 機械学習: Numpy、Scipy、Sci-kit DL 高レベル フレームワーク: PyTorch、Keras、Lasagne 低レベル DL フレームワーク: Theano、Torch、Caffe、Tensorflow
畳み込み Neural Networks (CNN)。
- CNN のプレゼンテーション: 基本原理と応用 CNN の基本操作: 畳み込み層、カーネルの使用、パディングとストライド、特徴マップ生成、プーリング層。拡張子は 1D、2D、3D です。分類画像に最先端技術をもたらしたさまざまな CNN アーキテクチャのプレゼンテーション: LeNet、VGG Networks、Network in Network、Inception、Resnet。各アーキテクチャとそのよりグローバルなアプリケーション (畳み込み 1x1 または残差接続) によってもたらされるイノベーションのプレゼンテーション アテンション モデルの使用。一般的な分類ケース (テキストまたは画像) への CNN の生成への適用: 超解像度、ピクセル間のセグメンテーション。画像生成用の特徴マップを増やすための主な戦略のプレゼンテーション。
再発 Neural Networks (RNN)。
- RNN のプレゼンテーション: 基本原理と応用。 RNN の基本操作: 隠れたアクティブ化、時間の経過に伴う逆伝播、展開されたバージョン。 Gated Recurrent Units (GRU) および LSTM (Long Short Term Memory) への進化。さまざまな状態とこれらのアーキテクチャによってもたらされる進化のプレゼンテーション 収束および消滅勾配問題 古典的なアーキテクチャ: 時系列の予測、分類 ... RNN エンコーダ デコーダ タイプのアーキテクチャ。注目モデルを使用。 NLP アプリケーション: 単語/文字エンコーディング、翻訳。ビデオ アプリケーション: ビデオ シーケンスの次に生成される画像の予測。
世代モデル: variational AutoEncoder (VAE) および Generative Adversarial Networks (GAN)。
- 世代モデルのプレゼンテーション、CNN とのリンク 自動エンコーダー: 次元の削減と世代の制限 変分自動エンコーダー: 世代モデルと与えられた分布の近似。潜在空間の定義と使用。再パラメータ化のトリック。観察されるアプリケーションと制限 敵対的生成ネットワーク: 基礎。代替学習を備えたデュアル ネットワーク アーキテクチャ (ジェネレーターとディスクリミネーター)、コスト関数が利用可能。 GAN の収束と遭遇する困難。収束性の向上: Wasserstein GAN、始まりました。地球の移動距離。画像や写真の生成、テキスト生成、超解像度などのアプリケーション。
深いReinforcement Learning。
- 強化学習のプレゼンテーション: 定義された環境におけるエージェントの制御 状態と可能なアクションによる ニューラル ネットワークを使用して状態関数を近似する ディープ Q ラーニング: 経験のリプレイ、およびビデオ ゲームの制御への応用。学習ポリシーの最適化。オンポリシーとオフポリシー。俳優評論家建築家。 A3C。用途: 単一のビデオ ゲームまたはデジタル システムの制御。
パート 2 – Deep Learning のテアノ
Theano の基本
- はじめに インストールと構成
テアノ関数
- 入力、出力、更新、与えられたもの
Theano を使用したニューラル ネットワークのトレーニングと最適化
- ニューラル ネットワーク モデリング ロジスティック回帰 隠れ層 ネットワークのトレーニング コンピューティングと分類の最適化 ログ損失
モデルのテスト
パート 3 – Tensorflow を使用した DNN
TensorFlow 基本
- TensorFlow 変数の作成、初期化、保存、復元 TensorFlow データのフィード、読み取り、プリロード TensorFlow インフラストラクチャを使用して大規模なモデルをトレーニングする方法 TensorBoard を使用したモデルの視覚化と評価
TensorFlow 力学
- データの準備 入力とプレースホルダーのダウンロード GraphS の構築 推論損失トレーニング
パーセプトロンからサポートベクターマシンまで
- カーネルとカーネル トリック 最大マージン分類とサポート ベクトル
人工 Neural Networks
- 非線形決定境界 フィードフォワードおよびフィードバック人工ニューラル ネットワーク 多層パーセプトロン コスト関数の最小化 順伝播 逆伝播 ニューラル ネットワークの学習方法の改善
畳み込み Neural Networks
- Goals モデル アーキテクチャの原則 コードの構成 モデルの起動とトレーニング モデルの評価
- 以下のモジュールについての基本的な説明が行われます (時間の都合に応じて簡単な説明が提供されます):
Tensorflow - 高度な使用法
スレッドとキューの分散 TensorFlow ドキュメントの作成とモデルの共有 データ リーダーのカスタマイズ TensorFlow モデル ファイルの操作
TensorFlow サービング
- はじめに 基本的なサービス提供チュートリアル 高度なサービス提供チュートリアル サービス提供開始モデルのチュートリアル
要求
物理学、数学、プログラミングのバックグラウンドを持つ。画像処理に携わる。
参加者は、機械学習の概念について事前に理解している必要があり、Pythonプログラミングとライブラリに取り組んだことがある必要がある。
35 時間