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J-GLOBAL ID：201602209698172014   整理番号：16A0309728

画像認識分野における深層学習の発展と最新動向(前編)

著者 (1件)： 中山英樹 (東大)
資料名： 画像ラボ  (Image Laboratory)
巻： 27  号： 4  ページ： 9-17  発行年： 2016年04月10日 
JST資料番号： L2340A  ISSN： 0915-6755  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 現在,深層学習(ディープラーニング)はさまざまな機械学習タスクで驚異的な性能を実現しているが,画像認識分野における躍進は研究業界のみならず広く一般に大きなインパクトを与えている。特に一般物体認識は,現在の深層学習および人工知能ブームの顔になっていると言っても過言ではないだろう。本稿では,画像認識分野における深層学習の歴史と発展について俯瞰的な解説を行う。特に,深層学習が具体的には一般物体認識の何を変えたのか,なぜ深いモデルが優れているかに焦点をあて,議論を深める。また,実際に深層学習を用いた一般物体認識を実践するにあたり,必要となる道具や知識,ノウハウ等の解説を行う。さらに,学術界における最新の研究動向についても網羅的な紹介を行う。これらの最新の研究は,他分野と融合しながら,単なる画像認識の枠を超えた驚異的な知能システムを実現しつつある。(著者抄録)

シソーラス用語： *画像認識 ,  *画像分析 ,  *機械学習 ,  技術展望 ,  人工知能 ,  *物体認識 ,  ノウハウ ,  人工知能システム ,  ニューラルネットワーク ,  関数 ,  活性化
準シソーラス用語： 活性化関数 ,  *深層学習

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 画像認識 ,  深層学習 ,  発展 ,  最新動向