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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- Опубликовано: 4 окт 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
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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
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。
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！
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
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。。
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！
情報系学科の学生としては、非常にありがたいです！！
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。
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)
@@ryotakanehara1305 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
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
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。
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💛
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
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
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
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
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。
有料級の授業ありがとうございます！
信じられんほど分かりやすい
感謝😊
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
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。
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！
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
これはありがたい、、！
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。
aidemyやりたくなった
ヨビノリのプレゼン力にやられた
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
情報系の動画嬉しいです！続編も待ってます！
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、、！
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。
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😊
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
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。
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。
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
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。
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
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。
ワクワクできて、ラッキーでした。
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！
交差エントロピーめちゃくちゃ分かりやすい
この流れでAttentionの解説待ってます！！
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！
楽しいです🙋💕勉強頑張りまーす✍️！ありがとうございます🌈🌻💓
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
CNNの説明すごく分かりやすかったです！
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
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。
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
本当に神講義 ありがとうございます
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
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
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！
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
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！
ありがとう御座います。愛と感謝と幸福を🍀
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。
いやーすごい
壮大な話ですね
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。
待ってました！！！
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😂
逆に人間の脳ミソどんだけ賢いねん！！！
やっぱりすばらしい解説ですね
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！
待ってましたニューラルネットワーク
RNNの解説も欲しいです。。🙏
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。
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！
よびのりさん最初甘噛みしたのに、何もなかったかのように振る舞う新粒子の一つとして発見されますよ。
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。
最近AIの勉強始めた者ですが、死ぬほどわかりやすいなこの動画。
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
ruclips.net/video/oxygME2UBFc/видео.html
生物ニューロンにおけるシナプスの結合強度＝重み
伝達関数によって非線形データに変換する作業やバックプロパゲーションがあるが、重み付けこそ機械学習の核
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
ぜろ作でわからなかったので大変助かります😂
ぜひ普遍近似定理の動画も出してください！
分かりやすくて脱帽です
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。
まさかCNNを解説する動画あげるとは思わなかった…
これはゼロから学ぶディープラーニングもびっくりもんだよ
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🦎💕
とても分かりやすい！感謝
もうさっき勉強しちゃったよ（ ; ; ）
復習に使います。
1.75倍で聞いても聞き取れる...滑舌凄い...
最後にバッテックプロパゲーションの話すると聞いてうれしくなりした。
ヤモリ可愛い
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。
次回の逆誤差伝播法の解説が楽しみです。
本当にすごいです！
計算量は爆増するけど、立体にも応用できそう、、？！？夢が広がる
すげえなぁホントに
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！！！
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。
物理の理論を深層学習に適用して解析をするような研究に少し興味があるのでそういうのもご存知なら聞いてみたいです…！
俺も将来こういうことを勉強するんだな。頑張ろ!
ヤモリ可愛い💕
ほんとにわかりやすい説明です😂
友達に説明するときの参考にします！
わかりやすいです