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Vision Transformerの仕組み
開催日 |
13:00 ~ 16:00 締めきりました |
---|---|
主催者 | 株式会社トリケップス |
キーワード | 情報技術 機械学習・ディープラーニング AI(人工知能) |
開催エリア | 全国 |
開催場所 | お好きな場所で受講が可能 |
コンピュータビジョン応用を中心とした最前線
セミナー講師
藤吉 弘亘(ふじよし ひろのぶ) 氏
中部大学 工学部 情報科学科 / 大学院 工学研究科 情報工学専攻 教授(博士(工学))
セミナー受講料
お1人様受講の場合 49,500円[税込]/1名
1口でお申込の場合 62,700円[税込]/1口(3名まで受講可能)
受講申込ページで2~3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。
受講について
- 本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、お申込み前にZoomのテストミーティング(http://zoom.us/test)にアクセスできることをご確認下さい。
- インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。
- 受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。
セミナー趣旨
自己注意機構を活用したニューラルネットワークであるTransformerは、機械翻訳タスクでSoTAを達成し実用化を加速させている。このTransformerをコンピュータビジョンタスクに適用したモデルがVision Transformerであり、2019年以降、急速に応用と改良が加えられている。Vision Transformerは、CNNとは異なる新たな特徴表現獲得が可能となり、テクスチャノイズに対してロバストな認識が可能となっている。
本講座ではVision Transformerについて従来の手法と対比しながらその仕組みを解説し、コンピュータビジョン応用を中心とした最前線についても紹介する。
セミナープログラム
1 再帰型ニューラルネットワークの仕組み
1.1 再帰型ニューラルネットワーク(RNN)
1.2 LSTM
1.3 Seq2seq
2 Vision Transformerの仕組み
2.1 Transformer
2.2 VIsion Transformer(ViT)
2.3 ViTによる画像認識
2.4 ViTによる特徴表現獲得
3 ViTの最新動向
3.1 ViTの派生手法(Swin Transformer, ConvNeXtなど)
3.2 ViTの派生手法の傾向
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