(情報科学)技術的特異点と科学･技術等 1 (ナノテク) [転載禁止]©2ch.net (840ﾚｽ)
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538(2): YAMAGUTIseisei 2016/11/10(木) 13:19:40.50 ID:BsZjitog(1)調 AA×

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538: YAMAGUTIseisei [sage] 2016/11/10(木) 13:19:40.50 ID:BsZjitog http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1478311208/374-376 学習済外部 DB 逐次連携 ( DNC ) ? ⇔ 別方式 日立跳躍学習 > オリオル・ビニアル研究員は、深層学習システム > （ ry 構成要素の層のそれぞれの感度を調節することで物体を認識する仕組み）に記憶機能を追加した。 > 一般的に、深層学習システムは人工神経網の接続を微調整するために多くの画像が必要だ。 http://arxiv.org/abs/1606.04080 Google 翻訳 tnx ワンショット学習のためのマッチングネットワーク 著者： オリオールVinyals 、 チャールズ・ブランデル 、 ティモシーLillicrap 、 Koray Kavukcuoglu 、 大安Wierstra (Submitted on 13 Jun 2016) （2016年6月13日に提出） 要約： ry 本研究では、深い神経機能に基づいて計量学習からと外部メモリとのニューラルネットワーク を強化する最近の進歩からのアイデアを採用 ry 私たちのフレームワークは、新しいクラスのタイプに適応するための微調整を不要に、 そのラベルに小さなラベルされたサポートセットと非標識の例をマッピングするネットワークを学習します。 私たちは、その後、および言語タスク（Omniglot、ImageNetを使用して）ビジョンに ワンショット学習問題を定義します。 当社のアルゴリズムは、 ry Omniglot ry ImageNet ry 上のワンショット精度を向上 ry ペンツリーバンクにワンショット・タスクを導入 ry 、言語モデリング上の同じモデルの有用性 ry http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/538
学習済外部 逐次連携 別方式 日立跳躍学習 オリオルビニアル研究員は深層学習システム 構成要素の層のそれぞれの感度を調節することで物体を認識する仕組みに記憶機能を追加した 一般的に深層学習システムは人工神経網の接続を微調整するために多くの画像が必要だ 翻訳 ワンショット学習のためのマッチングネットワーク 著者 オリオール チャールズブランデル ティモシー 大安 年月日に提出 要約 本研究では深い神経機能に基づいて計量学習からと外部メモリとのニューラルネットワーク を強化する最近の進歩からのアイデアを採用 私たちのフレームワークは新しいクラスのタイプに適応するための微調整を不要に そのラベルに小さなラベルされたサポートセットと非標識の例をマッピングするネットワークを学習します 私たちはその後および言語タスクを使用してビジョンに ワンショット学習問題を定義します 当社のアルゴリズムは 上のワンショット精度を向上 ペンツリーバンクにワンショットタスクを導入 言語モデリング上の同じモデルの有用性

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