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December 25, 2016

ディープラーニング

ディープラーニングが話題になっています。

ぐぐったらwikipediaさえも以下の2冊に依拠してますね。
・小林雅一 『AIの衝撃 人工知能は人類の敵か』 講談社〈講談社現代新書〉
・松尾豊 『人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの』 KADOKAWA〈角川EPUB選書〉、

はい、2冊とも読みました。自分でブログにまとめるのはたいへんなので、そのまま引用します。

ディープラーニングは、ニューラルネットワークの多層化、特に3層以上のものに対し、1990年代に進められた脳、特に視覚野の研究や、「たった一つの学習理論(英語: One Learning Theory)」、ブルーノ・オルスホーゼンによるスパース・コーディング理論を基にしたアルゴリズムが実装されたものを指す。

これに画像などのデータを入力すると、情報が第1層からより深くへ伝達されるうちに、各層で学習が繰り返される[1]。この過程で、これまでは画像や音声などそれぞれのデータの研究者、技術者が手動で設定していた特徴量が自動で計算される。

特徴量とは、問題の解決に必要な本質的な変数であったり、特定の概念を特徴づける変数である。この特徴量を発見できれば、あらゆる問題の解決につながったり、パターン認識精度の向上や、フレーム問題の解決につながったりすると期待されている。この階層的な特徴量の学習が、ディープラーニングが従来の機械学習と決定的に異なる点である。

この技術は、画像認識や音声認識等の分野に活用される。2012年には、Googleの開発したグーグル・ブレインが、猫の概念を学習することに成功した。

元々はジェフリー・ヒントンらの開発したディープラーニングは層が直列されたシンプルな構造をしていたが、現在のアルゴリズムは複数に分岐していたりループ構造を持ったりするなどグラフ構造が複雑化している。そのため、基本技術をまとめて複雑なグラフ構造を簡単に実現できるようにしたフレームワークも公開されている。

というのも、以下のリンクが流れてきたからです。

2016年のディープラーニング論文100選

@sakaiakira  さんは以下のように述べています。

 2016年において、ディープラーニング業界は2015年を大きく上回る成果をあげました。  Alphagoが囲碁のプロ棋士に勝ち越した出来事は各界に衝撃を与えましたが、これは2016年におけるディープラーニング革命のほんの始まりに過ぎませんでした。2015年に人の認識率を超えた画像認識技術は画像認識にとどまらず、様々な分野に応用され始めています。  例えば、写真にキャプションを付けたり、キャプションから写真を生成したり(!)、ラフ画から詳細な絵を自動生成したり(!!)、近未来を予想したり(!!!)。一年前は遠い先のように思えた言語処理の分野も実用化が視野に入りつつあります。言語翻訳の分野では一部の欧米言語間において、文レベルの翻訳に関しては人間レベルをほぼ達成しました。会話レベルの音声認識技術も今や人の水準を超えつつあります。ディープラーニングの基幹技術においても革新的な進歩がありました。1つないし、少数のデータからの学習を可能にするone-shot学習関連技術やネットワーク規模を約50分の1に大幅に圧縮する技術が登場しました。かつてはブラックボックスと言われたディープラーニングの数学的背景についても理解が進み始めました。強化学習技術の進歩も著しく、人間にかなり近いレベルの自律学習能力が機械に備わるのはそう遠い将来では無いでしょう。

冬休みにはここで紹介された論文を1つでも理解できようにしたいです。

また、webのリンク張っておしまいか?ですと。アマサイブログはいつもそんな感じなんで(^_^;)//人気ブログランキングに投票してください。【押す】。ご意見ご要望は新掲示板にお書き込みください。家主が確認の上、公開いたします。

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