論文の概要: Deep Learning with CNNs: A Compact Holistic Tutorial with Focus on Supervised Regression (Preprint)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12308v3
• Date: Tue, 12 Nov 2024 11:45:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:18:21.277197
• Title: Deep Learning with CNNs: A Compact Holistic Tutorial with Focus on Supervised Regression (Preprint)
• Title（参考訳）: CNNによるディープラーニング: 教師付き回帰に着目したコンパクトなホロスティックチュートリアル(プレプリント)
• Authors: Yansel Gonzalez Tejeda, Helmut A. Mayer,
• Abstract要約: このチュートリアルは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と教師付き回帰に焦点を当てている。 最も関連する概念を要約するだけでなく、それぞれを深く掘り下げて、完全なアジャイルのアイデアセットを提供する。 本チュートリアルは,Deep Learningの基礎を理解することに関心のある学生,教授,研究者にとって最適な情報源となることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In this tutorial, we present a compact and holistic discussion of Deep Learning with a focus on Convolutional Neural Networks (CNNs) and supervised regression. While there are numerous books and articles on the individual topics we cover, comprehensive and detailed tutorials that address Deep Learning from a foundational yet rigorous and accessible perspective are rare. Most resources on CNNs are either too advanced, focusing on cutting-edge architectures, or too narrow, addressing only specific applications like image classification.This tutorial not only summarizes the most relevant concepts but also provides an in-depth exploration of each, offering a complete yet agile set of ideas. Moreover, we highlight the powerful synergy between learning theory, statistic, and machine learning, which together underpin the Deep Learning and CNN frameworks. We aim for this tutorial to serve as an optimal resource for students, professors, and anyone interested in understanding the foundations of Deep Learning. Upon acceptance we will provide an accompanying repository under \href{https://github.com/neoglez/deep-learning-tutorial}{https://github.com/neoglez/deep-learning-tutorial} Keywords: Tutorial, Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Machine Learning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と教師付き回帰に着目し,Deep Learningのコンパクトで包括的な議論を行う。 個々のトピックに関する書籍や記事はたくさんありますが、基礎的で厳格でアクセスしやすい視点からディープラーニングに対処する包括的で詳細なチュートリアルは珍しいものです。 CNNのほとんどのリソースは高度すぎるか、最先端のアーキテクチャに重点を置いているか、イメージ分類のような特定のアプリケーションにのみ対処している。このチュートリアルは、最も関連性の高い概念を要約するだけでなく、それぞれを詳細に調査し、完全なアジャイルなアイデアセットを提供する。 さらに,Deep LearningとCNNフレームワークの基盤となる,学習理論,統計学,機械学習の強力な相乗効果を強調した。 本チュートリアルは,Deep Learningの基礎を理解することに関心のある学生,教授,研究者にとって最適な情報源となることを目的としている。 受理すると、対応するリポジトリは \href{https://github.com/neoglez/deep-learning-tutorial}{https://github.com/neoglez/deep-learning-tutorial} キーワード: Tutorial, Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Machine Learning で提供される。

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