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NVIDIAが解説するディープラーニングの基礎（後編）：CNN／RNNやフレームワーク概要まで（5/5 ページ）
エヌビディアは2018年4月24日、ディープラーニングに関するセミナー「NVIDIA Deep Learning Seminar 2018」を東京都内で開催した。本稿では、セッション「これから始める人のためのディープラーニング基礎講座」から、各種ニューラルネットワークやその応用例、ディープラーニングフレームワークの概要について紹介する。
ディープラーニングの基礎まとめ
講演の最終盤、山崎氏は講演内容の振り返りを行った。今回の講演では、
- ディープラーニングはニューラルネットワークがベースとなっている
- ネットワークの学習には主に勾配法と誤差逆伝播法が用いられている
- 学習結果の検証は十分に行うことが重要である
- データに応じて、さまざまな構造のネットワークを選定する
- 実際の開発には用途に応じて適切なフレームワークを利用し、実装を効率化する
ことについて概論し、ディープラーニングに触れるための基礎知識を紹介した。
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