Ryuzのブログ

当方FPGAで遊ぶために少し齧っているレベルで、この分野はの専門でも何でもないのですが、自分用の整理も含めて少しいつもより上流の視点で簡単な資料にしてみましたので置いておきます。(将来の勉強会などでプレゼン書く時の素材用という意味も含めて)。

SlideShareに置いております。

PowerPiontのデータは ダウンロード - deep_learning_development_flow.pptx

（画像処理分野でしかも認識器に偏った記述になってますがご容赦ください）

私はLUT-Networkの開発で初めてDeep Learningに触れたわけですが、従来のアルゴリズムありきでそれをなんらかの計算機(FPGA含む)に実装していくやりかたと、Deep Learning ではどこがどう違うのかということはやはり整理しながら理解していきたいところではあります。

やはりデータトリブンなところを前提に、「欲しいものを手に入れるために用意しなければいけないもの」、「元から持っている人間の知見を入れ込むにはどうすればいいのか？」と言ったあたりが大きく異なるようには思います。

どうしても実用的な使い方を考えてみようとすると、もう少し幅を広げて取り扱っていく必要があり、また違ったスキルが必要になってくるようには思います。