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深層学習による時系列モデルと最新の研究事例

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本セミナーの趣旨 本セミナーでは、深層学習による時系列モデルの基本的な手法と最新の研究事例を解説します。モデルとして、再帰型ネットワーク、LSTM(長・短期記憶)、注意型ネットワーク、コネクショニスト時系列分類法、敵対的生成モデル(GAN)とその時系列への適用について解説します。また最新動向として、動画像、音響信号への適用を中心に、2016年以降の研究事例を紹介します。
プログラム

1 時系列のモデル化
 1.1 時系列の教師なし学習における特徴抽出と次元削減
 1.2 時系列を対象とする識別モデルの作成方法
 1.3 入出力がある場合のモデル化と異常検知への適用

2 深層学習による時系列のモデル化
 2.1 再帰型ネットワーク(RNN)の構成
 2.2 長・短期記憶(LSTM)とゲート付き再帰型モデル
 2.3 系列変換モデルによる時系列の変換
 2.4 注意型ネットワーク(Attention)による対応付け
 2.5 コネクショニスト時系列分類法(CTC)
 2.6 敵対的生成モデル(GAN)の時系列への適用

3 深層学習の適用事例
 3.1 注意型モデルの統合による読唇(動画像)
 3.2 混合音解析への適用(音響信号)
 3.3 Attention only モデル

その他、2016年以降の研究事例を紹介します

講 師速水 悟 氏
岐阜大学 工学部 電気電子・情報工学科 情報コース 教授
岐阜大学 大学院工学研究科 教授 >講師略歴
会場オームビル 東京都千代田区神田錦町3-1

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受講料
(税込)
お1人様受講の場合47,000円(税別)/1名、1口でお申し込みの場合57,000円(税別)/1口
※ 本セミナーはEルメール案内価格の適用はございません。
※ 1口でのお申込みは1社3名まで受講でき、受講料が格安となります。

※ 1口でお申込みされる場合は、代表受講者を定めて下さい。 受講票発送等の連絡は代表受講者へ行ないます。申込時に参加者全員の氏名・所属が明記されていない場合、お席を用意できない場合があります。
※ 開催 7日前に受講票、会場地図、請求書を発送します。
備考①本セミナーの事務処理・受講券の発送等はトリケップスが行います。
申込み方法申込み方法、キャンセル等を以下ボタンから確認の上お申込みください。
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