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畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化
2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降，画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった．CNNは画像分類だけではなく，セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている．本講演では，AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに，近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い，それらを幾つかのアプローチに分類し，解説する．更に，実用上重要な高速化手法について、畳み込みの分解や枝刈り等の分類を行い，それぞれ解説を行う． Recent Advances in Convolutional Neural Networks and Accelerating DNNs 第21回ステアラボ人工知能セミナー講演資料 http
Deep Learning with Python を読んだ
TL;DR Deep Learning with Python を読んだ よく書かれている本で、特に初学者〜中級者が Keras を使ってモデル構築ができるようになるには最適 扱っているトピック自体は他の本と比べてそこまで変わっていないが、一つ一つの質は高い 個人的には Keras の実装の話などをもっとして欲しかった Keras 作者の Chollet 氏が書いた deep learning 本ということで、どんな内容なんだろうと思って読んでみた。 結論から言うととてもよく書けている本で、対象読者は Keras を使って deep learning を始めたい（始めてみた）という人かと思う。 どんな経緯で出した本かとかそういうのは全然知らないが、deep learning が使えるようになるための getting started となる決定版を書いたぞ、という印象を受けた。 自分としては
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ゼロから始める深層強化学習（NLP2018講演資料）/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
