前回に引き続きで、今度はディープラーニング関連の初学者用youtubeのまとめです。別に私がおすすめとかできる立場ではないので、あくまでも自分が見てわかりやすかったものの紹介です。
深層学習の基礎
前回に引き続きAble Programmingさんのものから。この方のチャンネルはすごく丁寧でわかりやすいですね。
###第１回【深層学習】深層学習とは？｜ディープラーニングの意味、ニューラルネットワーク（２８分）
- 深層学習の位置づけ
- ニューラルネットワークとは？
###第２回【深層学習】活性化関数｜ReLU、シグモイド関数、ソフトマックス関数（２２分）
- 前回の復習
- 適切な重みパラメータをどう学習するか
- 中間層と出力層
- 活性化関数
- ReLU、シグモイド関数、ソフトマックス関数
- 「学習する」とは？
- 単層の限界
- 層を重ねる（非線形領域の表現）
###第３回【深層学習】損失関数/勾配降下法｜交差エントロピー誤差、ミニバッチ勾配降下法（３２分）
- 前回の復習（活性化関数、学習とはなにか）
- 最適の判断＝＞損失関数
- よく用いられる損失関数（回帰：二乗誤差、分類：交差エントロピー誤差（二値、多値））
- 重みパラメータの取得＝＞勾配降下法
- 損失関数の最小化
- ミニバッチ勾配降下法
###第４回【深層学習】誤差逆伝播法｜バックプロパゲーション（３６分）
- 前回の復習（勾配降下法とか）
- 偏微分の値をより簡単に求める
- 誤差逆伝播法
- 微分の連鎖律
###第５回【深層学習】深層学習の実装｜深層学習フレームワーク、Keras（４３分）
- フレームワークの現状
- TensorFlow
- PyTorch
- CNTKとChainer
- Define by RunとDefine and Run
- Keras
- Kerasによる深層学習の実装
なんとなく見ているだけ（流し見）でもわかりやすい
Neural Network Consoleというチャンネルですが、最終的にはNeural Network ConsoleというAIサービスの紹介につながっていきますのでnotebookによる実習とかはありません。実践編もあります。
###Deep Learning入門：今Deep Learningに取り組むべき理由（１０分）
###Deep Learning入門：Deep Learningとは？（１０分）
###Deep Learning入門：Deep Learningでできること（９分）
###Deep Learning入門：ニューラルネットワーク設計の基礎（１８分）
###Deep Learning入門：層数、ニューロン数を決める指針（７分）
###Deep Learning入門：ニューラルネットワークの多層化テクニック（６分）
###Deep Learning入門：ニューラルネットワーク学習の仕組み（１３分）
###Deep Learning入門：Recurrent Neural Networksとは？（６分）
###Deep Learning入門：Generative Adversarial Networks (GAN)とは？（１０分）
###Deep Learning入門：数式なしで理解するLSTM (Long short-term memory)
###Deep Learning入門：Transfer Learning（転移学習）（１０分）
###量子化によるニューラルネットワークのコンパクト化（８分）
###Deep Learning入門：Attention（注意）（１６分）
###Deep Learning入門：マルチタスク学習（１４分）
実践編
###実践Deep Learning：Autoencoderを用いた教師なし異常検知（１２分）
###実践Deep Learning：セマンティックセグメンテーション（１５分）
###Deep Learningで行う信号処理（フィルタリング）（１３分）
###実践Deep Learning：Deep Learningで行う予測（１２分）
###実践Deep Learning：Deep Learningで行う予測 #2（１１分）
###Deep Learningで行う自然言語処理入門（１９分）
###実践Deep Learning：波形データの入出力（１２分）
###実践Deep Learning：波形データの分類と回帰（１７分）
###実践Deep Learning：波形データのシーケンスラベリングと信号処理（１５分）
###実践Deep Learning：波形データの時系列予測（１１分）
###Deep Learning精度向上テクニック：様々な活性化関数（１０分）
###Deep Learning精度向上テクニック：様々なCNN #1（１０分）
###Deep Learning精度向上テクニック：様々なCNN #2（８分）
###Deep Learning精度向上テクニック：様々な CNN #3～複数の解像度を扱う～（１２分）
###Deep Learning精度向上テクニック：様々なCNN #4