スーパー解像度畳み込みニューラルネットワーク(SRCNN)という技術のようですね。 CNNは以前、本で読んで見よう見まねでプログラムを書いて遊んだことがあるけど、その応用で超解像ができるんですね。 理屈は理解できていませんが、有り難く技術を使わせてもらおうと思います。

プロセスの事前知識を考慮した、グラフ畳み込みニューラルネットワークに基づくソフトセンサーの論文。条件付きグレンジャー因果性検定を用いて変数間の因果関係に基づいて物理情報を抽出。抽出したスパース性を確保するために正則化損失を採用しながら、サンプルを用いてニューラルネットワークを学習…

畳み込みニューラルネットワークの説明めちゃくちゃわかりやすくてありがたい。畳み込み層とプーリング層の意味合いも解説してあってスッとはいってくる。 高校数学からはじめる深層学習入門(畳み込みニューラルネットワークの理解) youtu.be/xzzTYL90M8s?si…

イーロン・マスク vs ヤン・ルカン論争（というか単なるケンカ）で改めて注目？ 今更ながらの「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは何か？」 poloclub.github.io/cnn-explainer/

畳み込みニューラルネットワークができるまで？

amzn.to/3aLGO4P 深層学習 (アスキードワンゴ):深層学習の理解に必要な数学、ニューラルネットワークの基礎から、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)やRNN等まで。深層学習の基礎を理論を含めてしっかり学習したい人に最適な内容。

返信先:@pstar7bob他1人AIについて、2006年(H18)にはHinton教授らの深層学習に関する重要論文が発表され、2012年(H24)には、画像認識コンテストでHinton教授らの畳み込みニューラルネットワークが優勝し、深層学習応用の大ブームが起こっている。それらを認識して、知識の無い脳緊さんに教えて上げる程度のことならできるよ。

返信先:@Borschtつーか、今の機械学習・AIのまさに大元の畳み込みニューラルネットワークの産みの親なので… その後イーロンがtrollingしまくっているけどきっちり正論で返されていて本当にみっともない😩

畳み込みニューラルネットワークのベースとなった福島邦彦先生のネオコグニトロンの論文があったようですね 素晴らしい！

背景:自動運転車には、カメラやセンサーからの情報をリアルタイムで処理するための高度な技術が必要です。 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像認識に非常に効果的な人工知能技術で、自動運転車のビジョンシステムにも多く使われています。

Elon Muskのツイート:Muskは、最近ではCNNをあまり使っていないと言っています。 Yann LeCunの返信:LeCunは、Muskに対して、ConvNets（畳み込みニューラルネットワーク）なしでどのようにしてFSD（完全自動運転）でリアルタイムカメラ画像の理解をするのか興味があると述べています。

Yann LeCunのツイート LeCunは、自動運転車を可能にした重要な技術として畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を挙げています CNNは今日のほぼすべてのリアルタイムビジョンシステムで使用されています。LeCunは、MobilEye,Tesla, NvidiaなどがCNNを運転支援システムに使用していることを指摘している

画像にある自動運転に関する会話をChatGPTに解説してもらいました この会話は、主に自動運転車の技術に関する議論です。登場人物は、テクノロジー評論家のRobert Scoble、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の発明者であるYann LeCun、そしてTeslaのCEOであるElon Muskです。 pic.twitter.com/LtJaorDnfM

正直、実際の丸さより「丸く見えるか」が大事な気がするから、畳み込みニューラルネットワークとかも学習させてみたいな

高校数学からはじめる深層学習入門(畳み込みニューラルネットワークの理解) youtu.be/xzzTYL90M8s?si… @YouTubeより

畳み込みニューラルネットワーク

畳み込みニューラルネットワーク(CNN) 畳み込み層から全結合層まで。こう見るとかっこいい。

公開日:2023年9月4日 畳み込みニューラルネットワークを用いた思春期特発性側弯症のコブ角の自動測定 前田 義弘、名倉 健夫、中村昌也＆渡辺 康太 nature.com/articles/s4159…

【今日の1日1スキル👩‍💼】DS-206 モデル化 - 深層学習 ⭐️⭐️ 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）、長期短期記憶（LSTM）、Transformerなどの深層学習の主要方式の特徴を理解し、目的に応じて適切に選定できる

2次元畳み込みニューラルネットワーク →画像処理分野で利用される。1次元畳み込みニューラルネットワーク →テキスト分類や時系列予測（時間の経過に沿って変化するデータを解析し、将来を予測すること）で成果を出しているモデル。 っていう理解でいいんかな？

1次元畳み込みニューラルネットワークについて学習中

課題 畳み込みニューラルネットワーク2個

昨日は工学（情報系）の方の前で，これまでの研究について話ました．３時間でも足りないくらいには盛り上がったのでよかったです． あと，深層学習（特に，畳み込みニューラルネットワーク）を勉強するモチベーションを与えてもらいました．

スコアログの数字認識に畳み込みニューラルネットワーク使った(オーバーキル感がある)

深層畳み込みニューラルネットワーク（DCNN）は、古典的経験主義と合理主義という区分を無効にする可能性がある。古典的経験主義は、感覚与件によって構成される三角形は「特定の」三角形に関わるものであり普遍性を担うことができないと考える。

もう8年前になるが、このFirst Authorの中国出身の方は、畳み込みニューラルネットワークの神みたいな人。日本人のFirst Authorで、AI系で世界的に有名な論文て何本あるんだろう。ここ10年はゼロだったりして。 pic.twitter.com/Bt4yHb5aSk

東北大学の研究グループは、半導体量子ドットの電荷状態を調べられる自動推定器を実現した 機械学習手法を用い、畳み込みニューラルネットワークによって構築した 半導体スピン量子ビットのパラメーター調整を自動化でき、量子コンピューターの大規模化につながると考えられる nikkei.com/prime/tech-for…

ここの説明は難しいんで省きますけど、結局は膨大な量の学習を通してCNN(畳み込みニューラルネットワーク)に概念が形成される。みたいなイメージです。ここで「機械風情にそんな事が出来るわけないだろ😡😡😡」って思ったおじさんにお伝えしたい事が1つ。

今日はニューラルネットワークでの最適化の手法と畳み込みニューラルネットワークの勉強をした。 理論はわかってきたけど、実装が難しいな... pytorchに全然慣れない...

テック系って日本語にするとわかりにくくなるのがけっこうあって 「畳み込みニューラルネットワーク」なんて書かれたら余計理解できなくなる　 無理矢理日本語にしようとする教授が一番の敵だったｗｗ

畳み込みニューラルネットワークで表情分類のタスクやってるが、お昼からチューニングしまくっても一向に精度上がらん やっぱり機械に人の気持ちは分からんのや

amzn.to/3aLGO4P 深層学習 (アスキードワンゴ):深層学習の理解に必要な数学、ニューラルネットワークの基礎から、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)やRNN等まで。深層学習の基礎を理論を含めてしっかり学習したい人に最適な内容。

Title: Fourierドメイン補間ニューラルネットワークのための画像空間形式主義によるノイズ伝播解析の新手法 Summary: - 目的: MRI再構築におけるFourierドメイン補間のための多層畳み込みニューラルネットワーク（CNNs）の画像空間形式 #AI

#キャルちゃんのquantphチェック 古典データの多クラス分類のための、量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)。最適化過程は、パラメトライズ量子回路を通してクロスエントロピー損失を最小化することで行われる。分類クラスが多くなると、QCNNが古典を凌駕すると判明。 arxiv.org/abs/2404.12741 pic.twitter.com/n9O34Fwap2