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  • 人工知能・AI
公開日:2017/07/26

ニューラル・コンピュータとは何か

はじめに (ニューラル・コンピューターとは何か?)

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  • DNN
  • CNN
  • RNN
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講座紹介

■概要
現在のニューラル・ネットワークのモデルは、基本的には、次の三種類です。
 ・DNN (Deep Neural Network: Full Connect Perceptron )
 ・CNN (Convolutional Neural Network )
 ・RNN (Recurrent Neural Network )

ここにきて、第四のモデルとしての「ニューラル・コンピュータ」に注目が集まっています。
それは、画像認識が得意なCNNや、自然言語処理のようなSequence to Sequenceの処理が得意なRNNのように、特定の課題にフォーカスしたモデルではなく、むしろ、外部メモリーを活用する現在のコンピュータのアーキテクチャーそのものを、ディープ・ラーニング技術の知見を生かして拡張しようとする意欲的なものです。
興味深いのは、そのアーキテクチャーが挑戦している課題は、上記の三つのモデルでは解くのが難しかった、ヒューリスティックな、あるいは、論理的な「推論」を機械に実行させることです。

講演では、GoogleのDeepMind チームがNatureに公開した論文の解説を行います。
次の資料を参照ください。
 「可微分ニューラルコンピュータとは何か(1) 概論」
   http://maruyama097.blogspot.com/2017/03/blog-post_17.html
 「可微分ニューラルコンピュータとは何か(2) システム概観」
   http://maruyama097.blogspot.com/2017/03/blog-post_18.html

授業一覧

はじめに (ニューラル・コンピューターとは何か?) お試し視聴 08:32

Differentiable Neural Computer

19:29

ニューラルネットワークの基本的モデルとメモリー利用スタイル (DNN, CNN, RNN, Attention)

14:33

コンピュータとシステムのアーキテクチャーの変化

04:00

DNCシステムの概観

09:17

DNCが取り組んだ三つの課題

14:59

Methods DNCの実装の詳細

26:42

人工知能研究のパースペクティブ

15:34