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。