深層学習に関する講義資料#
広島大学 先進理工系科学研究科 助教 相澤宏旭（hiroaki-aizawa {at} hiroshima-u.ac.jp）
数式とプログラミングの両側面から，深層学習の基礎と実践に関する手法をまとめた講義資料です．具体的には，コンピュータビジョン分野における主要なニューラルネットワークモデルである
多層パーセプトロン（Multi-Layer Perceptron）
畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network）
Vision Transformer
の3つと実践的なテクニックから中心に構成されています．本講義資料は，なるべく，数式とコードがリンクし，コードは複雑化せず必要最小限の実装に留め，可能な限り値の出力や可視化を行うことを心がけています．
参考資料
瀧雅人, “これならわかる深層学習入門”
Chris Bishop and Hugh Bishop, “Deep Learning: Foundations and Concepts”
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, “Deep Learning”
山本 晋太郎ら, “Vision Transformer入門”
田村 秀行, 斎藤 英雄, “コンピュータ画像処理”
Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, and Alexander J. Smola, “Dive into Deep Learning”
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