第4回 RBM、Deep Learningと学習

第4回ディープラーニング勉強会を行います。

日時：2014年11月13日(木) 19:00~21:00
会場：株式会社ドワンゴ　14階セミナールーム (アクセス)
後援：株式会社ドワンゴ
講演者： 八木 拓真(東京工業大学 情報工学科 3年)
テーマ： Restricted Boltzmann Machine(RBM)

内容

RBMに至るまでの歴史
RBMの原理及び基礎知識～生成モデル、グラフィカルモデル、サンプリング
Deep LearningにおけるRBM (以下、時間があれば)
Deep Learningと自然言語処理
現在の機械学習の限界
学習とDeep Learning

講演者コメント

Restircted Boltzmann Machineは、Deep Learningの文脈においては1つのアルゴリズムにすぎませんが、機械学習で使われる様々な工夫が詰まっています。Deep Learningに囚われずに、広い視点からRBMを取り扱っていきます。時間の関係上数式は必要最低限の使用に留めます。

発表スライド

Restricted Boltzmann Machine (八木拓真)