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

要約

このチュートリアルでは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) と教師あり回帰に焦点を当てたディープ ラーニングについてコンパクトかつ包括的に説明します。
私たちが取り上げる個々のトピックに関する書籍や記事は数多くありますが、基礎的でありながら厳格でアクセスしやすい観点からディープ ラーニングに取り組む包括的で詳細なチュートリアルは稀です。
CNN のほとんどのリソースは、最先端のアーキテクチャに焦点を当てて高度すぎるか、画像分類などの特定のアプリケーションのみを扱う範囲が狭すぎます。このチュートリアルでは、最も関連性の高い概念を要約するだけでなく、それぞれの概念についても詳しく説明し、
完全でありながら機敏なアイデアのセット。
さらに、深層学習と CNN フレームワークを支える学習理論、統計、機械学習の間の強力な相乗効果にも焦点を当てます。
私たちは、このチュートリアルが学生、教授、および深層学習の基礎を理解することに興味がある人にとって最適なリソースとなることを目指しています。
承諾すると、\href{https://github.com/neoglez/deep-learning-tutorial}{https://github.com/neoglez/deep-learning-tutorial} の下に付随のリポジトリが提供されます。 キーワード: チュートリアル、ディープ
学習、畳み込みニューラル ネットワーク、機械学習。

要約(オリジナル)

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.

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