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)