WEBVTT 00:00.180 --> 00:04.020 こんにちは､ 畳み込みニューラルネットワークのセクションへようこそ｡ 00:04.020 --> 00:07.500 このコーナーにも参加してくれて､ 超感激です｡ 00:07.500 --> 00:11.010 そして､ 今日はその攻略法をかいつまんで紹介します｡ 00:11.010 --> 00:13.560 このセクションでどうやってすべてを学ぶのですか？ 00:13.560 --> 00:14.910 学ぶべきことはたくさんあります｡ 00:15.480 --> 00:17.340 どのようにアプローチしていくのか､ 見ていきましょう｡ 00:17.340 --> 00:17.790 わかりました｡ 00:17.790 --> 00:19.350 このセクションで学ぶこと 00:19.350 --> 00:25.050 まず最初に､ 畳み込みネットワークが実際にどのようなものかをお話しします｡ 実際に作業を始める前に､ 00:25.050 --> 00:28.710 目指している最終目標を理解することが非常に重要です｡ 00:28.710 --> 00:30.270 そこで､ 機能についての話をします｡ 00:30.270 --> 00:31.980 ちょっとした例を見てみましょう｡ 00:31.980 --> 00:36.660 画像認識の観点から､ 人間の脳と人工ニューラルネットワークを比較します｡ 00:36.660 --> 00:42.210 このセクションを始めるにあたって､ 楽しいチュートリアルになると思います｡ 00:42.360 --> 00:47.340 次に､ ステップ1として､ コンボリューション（畳み込み）演算について説明します｡ 00:47.340 --> 00:56.970 そこで､ このパートでは､ 畳み込みニューラルネットワークを構築するために必要ないくつかのステップを紹介します｡ 00:56.970 --> 00:58.980 そして､ このチュートリアルはそのように分割されることになるのです｡ 00:58.980 --> 01:00.450 だから､ これはステップ1になるんです｡ 01:00.450 --> 01:06.420 畳み込み演算は､ 特徴検出器のすべてを学習する｡ 01:06.420 --> 01:08.700 お話します､ これもフィルターです｡ 01:08.700 --> 01:14.490 ここでは､ フィーチャーマップについて､ そしてそこにあるさまざまなパラメータが何を意味するのかについて説明します｡ 01:14.490 --> 01:17.130 そして､ ビジュアルな例も見ていただきましょう｡ 01:17.250 --> 01:26.580 次に､ ステップ1､ パートB､ バリューレイヤーまたはレッドレイヤー､ つまり整流されたリニアユニットについて説明します｡ 01:26.580 --> 01:36.510 そして､ なぜ直線性が良くないのか､ 画像認識のためのネットワークにはもっと非直線性が欲しいということをお話しします｡ 01:36.600 --> 01:41.250 次にステップ2のプーリングについてですが､ プーリングの仕組みについて理解します｡ 01:41.250 --> 01:46.350 最大プーリングについて具体的に説明し､ 平均プーリングやいくつかのプーリングなど､ 01:46.350 --> 01:51.300 プーリングのプロセスで取れるアプローチについてもいくつか紹介します｡ 01:51.900 --> 01:55.440 また､ この講義では､ 本当にクールな例を紹介します｡ 01:55.440 --> 01:59.640 そこで､ 非常にビジュアルでインタラクティブなツールを用意する予定です｡ 01:59.640 --> 02:08.400 この講義の最後までお付き合いください｡ この講義の最後にお話しすることが､ あなたの学習プロセスに大きな価値をもたらすでしょうから｡ 02:09.030 --> 02:10.590 ステップ3 平らにする｡ 02:10.590 --> 02:17.070 ここでは､ プールされたレイヤーから平坦化されたレイヤーに移行する方法について簡単に説明します｡ 02:17.070 --> 02:19.450 そして､ フルコネクションの話です｡ 02:19.450 --> 02:25.950 このチュートリアルは､ すべてをまとめて､ すべてを見通せるようにし､ 1日の終わりにすべてがどのように機能するか､ 02:25.950 --> 02:33.270 そして最終的なニューロンがどのように画像を分類するかを実際に示す､ とても重要なチュートリアルで､ 02:33.270 --> 02:42.240 うまくいけば､ あなたのためにすべてをまとめたりすることができます｡ 02:42.240 --> 02:45.930 そして最後に､ これまで話してきたことをまとめるサマリーを用意します｡ 02:46.290 --> 02:54.000 さらにちょっとした特典として､ ソフトマックとクロスエントロピーのチュートリアルをお付けしましたので､ このチュートリアルを受講しなくても､ ソフトマックとクロスエントロピーのチュートリアルを受講することができます｡ 02:54.000 --> 02:59.310 でも､ これらは畳み込みニューラルネットワークを扱う上で出てくる用語なので､ 02:59.310 --> 03:01.830 知識の足しにはなると思いました｡ 03:01.830 --> 03:04.500 だから､ もしかしたら､ すぐにでも受けられるかもしれない｡ 03:04.500 --> 03:14.430 これらの用語に出会ったとき､ このコースに戻ってこのチュートリアルを受ければ､ ソフトマックやクロスエントロピーの意味をより深く理解することができるかもしれませんね｡ 03:14.430 --> 03:20.280 また､ いつものように､ このチュートリアルを通して､ さらにスキルアップし､ より多くの知識を得るために､ 03:20.280 --> 03:22.860 お勧めの本をたくさん紹介する予定です｡ 03:23.100 --> 03:25.950 それにつけても､ 最初のチュートリアルが待ち遠しいです｡ 03:25.950 --> 03:31.380 とても楽しいコーナーになりそうです｡ 次回まで､ ディープラーニングを楽しんでください｡