Deep Learning_ Practice and Trends - final.pdf - Google ドライブ
明けましておめでとうございます、本年もよろしくお願いいたします。新年一発目の記事はただの備忘録です。
こちらは、旧知のバクフーCEO柏野さん(@yutakashino)からご紹介いただいたNIPS2017チュートリアル。
182ページもある大作チュートリアルではありますが、内容としては2017年末時点でのDeep Learningの基礎から最先端までをカバーしていて、〇〇Netの名前ぐらいしか覚えられない自分のような周回遅れ組にも分かりやすく解説してくれています。以下に目次を転載しておきます。
- Practice
- The Deep Learning Toolbox
- I/O modalities
- Architectures
- Losses
- Trends
- Autoregressive models
- Domain Alignment
- Learning to Learn / Meta Learning
- Graph Networks
- Program Induction
目次だけ見るとざっくり書かれているような印象を受けるかもしれませんが、中身としては懇切丁寧にCNNの基礎概念からWaveNetの自己回帰構造（損失関数の簡単な説明が毎回ついているのは本当に有難い）、さらにはLearning to Learnのような最新のネタまでをもカバーしていて読み応えたっぷりです。次の三連休までに読む読み物として皆さんいかがでしょうか？（笑）