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)
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- เผยแพร่เมื่อ 18 ธ.ค. 2024
- Aidemyさんとのタイアップで深層学習の入門、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)について解説しました。
深層学習に使う数学の基礎知識が知りたい方はこちらの動画も参考に↓
中学数学からはじめるAI(人工知能)のための数学入門
• 中学数学からはじめるAI(人工知能)のための...
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機械学習の勉強中でしたが、
分かりやすくて、何もつまづかずに理解していけた。
最高です。。
0:00 導入
1:12 深層学習とは何か？
11:09 数値が層を伝う仕組み
16:11 活性化関数の例
21:05 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)について
24:19 畳み込み層（特徴量の抽出）
33:28 プーリング層（位置がずれても対応可）
40:40 出力層
46:04 誤差関数
51:07 どうやって重みを調整する？
52:26 Aidemyの紹介
ありがと！
ヨビノリさんの学習範囲エグすぎ
その上深層学習だしな
比喩だけでふわふわ進む感じでもなく、数式一辺倒でもなく、そこら辺の重み付けがAIかっていうくらい絶妙でわかりやすかったです！
情報系学科の学生としては、非常にありがたいです！！
数学知識（線形代数、微積）と機械学習の繋がりを知る人が増えれば、ＡＩ分野に興味持てる人、関わりを持つ人が増えるので、こういう動画は、情報系の教員としてありがたく感じます。
とてもわかりやすかったです。
理系のことで何か勉強しようと思ったら、取り敢えずヨビノリさんで調べれば大体解決することがわかりました。
たくみと編集のやすさんの息があってて好き
色々なものに興味を持って、
日々学習し貪欲に吸収していく姿勢が
すごく素敵だと思うし、自分自身もそうありたいと思った。
まーーじでこのタイミングは神すぎる
まさか機械学習系上げてくれると思わなかった
これから物体検出の研究を始めようって時にふわふわ理解だった深層学習の解説を上げてくれるのまじで神タイミングすぎた
クロスエントロピーの説明ですが、数学的に相性が良いだけだと全然感動を覚えないので、ロスの逆伝播がyi-tiでめっちゃシンプルになるまで示すと、みんな感動すると思います💛
ディープラーニングG検定を受けようと思っていたので更にやる気が出てきました！
有料級の授業ありがとうございます！
私はプロとして機械学習を使ってますが、プロ視点で見ても上手く噛み砕いた分かりやすい素晴らしい解説だと思います。
やっぱり今の時代youtubeで結構学べるようになってきましたね。
本当に革命的です。
ただ知った気にならないようには気を付けます。
よくみたら汚いアイコンですね……
計算したら810で草
@@chocolatte.c あなたは美しいアイコンだな(錯乱)
@@ryt_neronero 積分わからない人からしたら全く汚く見えなくてカモフラージュ出来てて草
何度か画像認識の説明を聞いたことがありますが、一番分かりやすかったです！
理解不能だった部分が解決できたので助かりました。
信じられんほど分かりやすい
感謝😊
これはありがたい、、！
最後まで見ました。
高校生の自分でも本当にわかるような講義で素晴らしかったです！
誤差逆伝播法の動画も楽しみにしてます
いやもう本当にわかりやすい
ただ噛み砕いて説明しただけだと、「あっふーん、え、なんでそんなことするん？」ってなって翌朝には忘れてるけど、
なぜそうするのか、どういう背景があるのかまで説明してくれるから納得感あるし、目的を覚えてれば数式も思い出しやすい
ほんとに教えるのが上手い…
教師用の''教え方''の動画も待ってます。
25歳にして数学にハマりました。
学生の頃にちゃんと出会っていれば良かった、、、、
こんな楽しい世界があったなんて🤭
これから趣味でやっていこうと思います笑笑
プーリング層はなぜ頑健性があるのかの理由がいまいち納得してないままだったので、わかりやすく説明してくれてありがたいです。
面白すぎて全部見ちまったぜ...
自分たちの脳でも同じようなことが行われてると思ったらなんだか興奮してきた
39:22 FM音源で理論的にどんな波形でも作れる話と似た感覚を覚えました。
情報系の動画嬉しいです！続編も待ってます！
高専一年生です。授業が口頭での説明のみだったので全く分からなかったので図を使った説明がとても分かりやすかったです
なんやこの神動画、、もっと早く観れば良かった。。。
オライリーのゼロつくと併用して勉強進めます、、！
研究室に配属されて、必死で調べてぼんやりと理解していた内容を、たった1時間の動画でめちゃめちゃわかりやすくかつ気になる部分には補足の説明が入ってて感動しました
CNNの説明すごく分かりやすかったです！
この流れでAttentionの解説待ってます！！
ちょうど深層学習の研究調べてたのでありがたい…！！！
サイトを見ても理論の説明で初学者や中級者向けというのがなくってほんとうに困ってたところで奇跡のようなタイミングでした！
機械学習は、線形代数と函数論の融合だと言うことが、良く分かりました。
ワクワクできて、ラッキーでした。
すごくわかりやすかったです。
ざっくりとした理解ができました。ありがとうございます！
交差エントロピーめちゃくちゃ分かりやすい
方法は明確で実際に使える物なのに未解明な所があるって、アイザック・アシモフさんのSFっぽくて好きです。
楽しいです🙋💕勉強頑張りまーす✍️！ありがとうございます🌈🌻💓
なんか、英語でCNN説明してるそこら辺の動画よりも全然わかりやすいし詳細。Howだけじゃなくて、Whyも説明してくれてありがたい
普遍近似定理と矛盾しないニューラルネットワーク出来ました😊シンプルで美しいです。
思い切ってプログラム書いてある本買っちゃって、基礎が必要でした。ありがとう😊
aidemyやりたくなった
ヨビノリのプレゼン力にやられた
本当に神講義 ありがとうございます
交差エントロピーの出力データに自然対数をとっているのはソフトマックス関数に底eの指数関数が用いられているからなんですね！
あと各yが1以下でlog y
畳み込み層で特徴量を抽出し、プーリング層で頑健性を得る…CNNのポイントが良くわかりました！ありがとうございます。
待ってました！！！
いやーすごい
壮大な話ですね
実に簡潔にわかりやすく素晴らしいです。本当にありがとうございます。
ありがとうございます！
今は時間がなくて見れないけど先払い
@@11111cp 大感謝
ヤモリかわいいなあ、ワニさんのコメント欄にいたのは伏線だったのか
ありがとう御座います。愛と感謝と幸福を🍀
54:22 右のワイプをプーリング層に通すと左の画像が出てきます
MでNN専攻ですが、非常にわかりやすかったです。 最初しきい値θ（初期値問題）など飛ばした点や、BPで必要になる活性化関数の微分可能についても、ちゃんと補足してくれていたので、良かったと思います。
私は大学の講義で深層学習を学びました。当時は何を言っているのかさっぱり分かりませんでした。しかし、今回わずか55分で深層学習の仕組みを知り、大変勉強になりました。もしよろしければ、こちらの動画を基に本に書き下ろしてほしいです
これって回転と拡大縮小にも勝手に対応してくれるんかな
だとしたらすごい
この前のベネ駿の共テ模試で出ててわからなかったので助かります！
RNNの解説も欲しいです。。🙏
やっぱりすばらしい解説ですね
6:44
何度見返しても「どっからどう見てもネコなので」で吹く😂
スマホが内部の画像データを勝手に分類する機能があります。例えば猫系・犬系・風景系・宇宙系など。その時に面白い現象がありました。三毛猫の尻尾の色を再現したヘアゴム❨猫のしっぽを模したフワフワ感、丸いリング、当然猫の顔は無い❩を猫として分類していました。砂漠の画像を、丸みや色合いから女性の裸体と勘違いするコンピュータも同じ現象なのかな?
待ってましたニューラルネットワーク
なんとなく開き、なんとなく見てたけど、
めちゃめちゃ面白いな
統計力学に数式似ててまた面白かった
ヨビノリ先生あざす！
こんな動画を作ってくれたヨビノリとヤスの事，愛してる
いくつか溜まってきている気がするので、機械学習系の再生リストも作って欲しいです！！！
ぜひ普遍近似定理の動画も出してください！
ヤモリ可愛い💕
最近Goodfellow著のdeeplearningって本読んでてなかなか苦労してたけど、この動画先に見れてれば概要掴めてたからもう少し楽に読み進められたな
オライリージャパンの「ゼロから学ぶディープラーニング」が参考になりました。
すげえなぁホントに
RNN、LSTMとか時系列データの処理も解説して欲しいです。
アイシアさんの動画、この動画と同じような形式でLSTMの説明してて良いですよ
他の動画もぜひ
th-cam.com/video/oxygME2UBFc/w-d-xo.html
分かりやすくて脱帽です
次回の逆誤差伝播法の解説が楽しみです。
ヤモリ可愛い
本当にすごいです！
いろんなスクールあるけどこの人の宣伝するものなら信用できる
逆に人間の脳ミソどんだけ賢いねん！！！
E資格の勉強にヨビノリさんの線形代数講座大変お世話になりました。
本当に助かります。よければ強化学習についての簡単な授業してほしいです！
とても分かりやすい！感謝
大学でディープラーニングの授業受けた時全く理解出来なかったけどこの動画みて理解出来た気になれた
あと一日早ければ集中講義の発表で失敗しなくて済んだのに…
でも、わからなかった部分が理解できました！
見終わりました！分かりやすかったです！
約10倍速で見てて草
@@ロッカー-w6y ばれた？ww
お手数ですが、高校化学の全解説も見たいです。お願いします
ゼミ発表の資料作るのにめっちゃ役立ちました。ありがとうございます。
ちなみに誤差関数の(1)の例の答えは間違ってて、-loge(0.8)=0.22です。
0.09なのは底が10の時ですね。
まあ大勢に影響はありませんが。
ヨビノリ最高ー
撮影スタジオ変わりました？
わかりやすいです
物理の世界では具体的には触媒や準結晶などの表面物理に応用していこうという流れがあります。第一原理計算では時間がかかりすぎますが、NNなら計算時間がかなり抑えられます。
情報理論の講義を開講して欲しいです🥺
うーんすごく良くわかった。誤差逆伝播法の動画を待ってまーす。
アンパンマンとたくみさんの画像を使って画像認識させたら出力層の値が0.5と0.5くらいになりそう
おいこら
いつも面白い動画をUPしてくださり、ありがとうございます。ぼんやりと、自分なりに分かった所もあるつもりで楽しんでます。
人間は、目で見た情報をこういう風にして、周辺の状況の把握、を、していたのか、、と、一つすっきりしたような、しかし、私がこんな計算を暗算で瞬時にできるはずがないような、、確かにこの動画では、4（2+5）-１８で１０ですが、何か別の、4+6で10になる。みたいなのが無いと、私が、、こんな事を、できないような気がします。まあ、企業秘密、国家機密、の世界なのかもしれません。オーバーかな、、
ぜろ作でわからなかったので大変助かります😂
27:50 アダマール積のことですか？👀
g検定を受ける予定です。
文系出身、数学壊滅、it関係で働いていない。という状況です。
テキストを読んでいて、全く頭に入ってきていません。
これは日本語か?と思うほど読みにくいです。
訳もわからぬまま、読み進めていてたんですがモヤモヤがどんどん晴れていく解説をされていて感動して見ております。
無料での展開に感謝です。
ありがとうございます。
深層学習少しでも理解できるように頑張ろうっと♪
レオパ可愛い🦎💕
ありがたすぎる
この辺の話は興味あるし、何でいい感じの値が出るのかわかんないのを面白いと感じるけど、これをなんの躊躇いもなく使ってドヤれる人にモヤモヤする。