1.グラフニューラルネットワークのわかりやすい紹介(3/3)まとめ ・GNNにAttentionを加えるのは容易でTransformerと同じものを利用可能 ・GNNはグラフ上に存在しグラフ上で動作するディープラーニングにすぎない ・様々な構築手法があるが「近隣集約」と「状態更新」の基本的な手順は同じ 2.GNNの次に来るもの 以下、り「A Friendly Introduction to Graph Neural Networks」の意訳です。元記事の投稿は2020年11月、Kevin Vuさんによる投稿です。 アイキャッチ画像のクレジットはPhoto by NASA on Unsplash グラフニューラルネットワーク(GNN)の次は何が来るのでしょうか?
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画像認識 CNNでは、画像認識ができます。画像認識が注目されたきっかけとして、2012年に開催されたILSVRCという画像認識のコンペがあります。 2011年以前のコンペでは画像認識のエラー率が26%〜28%で推移しており、「どうやって1%エラー率を改善するか」という状況でした。しかし、2012年にCNNを活用したチームがエラー率16%を叩き出しました。文字通り桁違いの精度です。 2012年の優勝モデルが画像認識タスクのデファクトスタンダードとして利用されるようになり、その後もこのコンペではCNNを使ったモデルが優勝し続け、現在では人間の認識率を上回る精度を実現しています。そして、このコンペをきっかけにディープラーニングを使ったシステムが大いに注目されるようになりました。 2.
畳み込みニューラルネットワークとは何か?
なお,プーリング層には誤差逆伝播法によって調整すべきパラメータは存在しません. 画像分類タスクでは,プーリング層で画像サイズを半分にすることが多いです(=フィルタサイズ$2\times 2$,ストライド$s=2$). 全結合層 (Fully connected layer) CNNの最終的な出力が画像以外の場合(例えば,物体の名称)に,CNNの最後に使用されるのが全結合層になります. 畳み込み層もしくはプーリング層の出力は$(H, W, C)$の3次元データになっているため,これらを1列に$H\times W\times C$個並べた1次元のベクトルにし,全結合層に入力します. 全結合層 全結合層は通常のニューラルネットワークと同様に,各ノードに割り当てられた重みとバイアスを用いて入力値を変換します.そして,画像分類の場合なら,最後にソフトマックス関数を適用することで確率の表現に変換します. 畳み込み層のフィルタと同様に,CNNの学習では誤差逆伝播法によって全結合層の重み$w_i$とバイアス$b$を更新します. CNNの出力が画像の場合は,全結合層ではなく,画像を拡大することが可能なTransposed Convolution (Deconvolution)という操作を行うことで,画像→画像の処理も可能になります.これに関してはまた別の機会に解説したいと思います. CNN(畳み込みニューラルネットワーク)について解説！！. まとめ 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とは, 畳み込み層とプーリング層を積み重ねたニューラルネットワーク のこと 画像 を扱う際に最もよく使用されているニューラルネットワーク さて,CNNの解説はいかがだったでしょうか.ざっくり言えば,フィルタを用いて画像を変換しているだけですので,思っていたよりは難しくなかったのではないでしょうか. 実際にCNNを用いて画像分類を実行するプログラムを こちらの記事 で紹介していますので,もしよろしければ参考にしてみて下さい. また,これを機会に人工知能に関する勉強やプログラミングを始めたい方は以下の記事も参考にしてみてください. ゼロからはじめる人工知能【AI入門】 プログラミングの始め方【初心者向け】
個人的にツボに刺さった視点で、『古畑任三郎』について書き連ねていきましたが、これを読んで、「今すぐ見たい!」と思った人もいるでしょう。 その場合は、 動画配信サービス「 FODプレミアム 」 を利用してみてください 。1st Season〜3rd Seasonまで配信しています。 ただ、2nd Seasonの第4話と第9話が欠番になっていることと、スペシャルドラマの配信はないので、それらが見たい場合は、販売やレンタルで DVDやBlu-rayを手に入れることがおすすめ 。 古畑任三郎 COMPLETE Blu-ray BOX 『古畑任三郎』は何度見ても発見がありそうなんですよね。時間があるときに再び見返したいと思います!
— 林ちゃん (@sungkunk0616) 2018年5月3日 こんなことを避けるためにも、動画はちゃんとFODプレミアムを使って視聴するようにしましょう!
2021/06/08(火) 15:25:22. 38 ID:kFc0pr5I0 鈴木保奈美 美人で個性的な顔でいい 994 名無しでいいとも! 2021/06/08(火) 15:25:22. 54 ID:fAzFVFTH0 今泉ヒントか? 995 名無しでいいとも! 2021/06/08(火) 15:25:24. 41 ID:aIEN8Tsi0 片言の英語でもなんとかなる事を教えてくれる(´・ω・`) 刑事の仕事以外はそこそこ出来る今泉 998 名無しでいいとも! 2021/06/08(火) 15:25:30. 91 ID:xjf4U8Rgd 999 999 名無しでいいとも! 【ドラマ動画】古畑任三郎 2nd 第10話（最終回） ドラマ動画 無料視聴 YouTube・Veoh・Pandora.TV. 2021/06/08(火) 15:25:52. 31 ID:xPHu8MRCH 1000なら二代目古畑は阿部寛 1000 名無しでいいとも! 2021/06/08(火) 15:26:00. 70 ID:ECVI9iC2a >>986 観月ありさ 1001 1001 Over 1000 Thread このスレッドは1000を超えました。 新しいスレッドを立ててください。 life time: 2時間 54分 34秒 1002 1002 Over 1000 Thread 5ちゃんねるの運営はプレミアム会員の皆さまに支えられています。 運営にご協力お願いいたします。 ─────────────────── 《プレミアム会員の主な特典》 ★ 5ちゃんねる専用ブラウザからの広告除去 ★ 5ちゃんねるの過去ログを取得 ★ 書き込み規制の緩和 ─────────────────── 会員登録には個人情報は一切必要ありません。 月300円から匿名でご購入いただけます。 ▼ プレミアム会員登録はこちら ▼ ▼ 浪人ログインはこちら ▼ レス数が1000を超えています。これ以上書き込みはできません。
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