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J-GLOBAL ID：202002290108755584   整理番号：20A2607860

機械学習における深層学習:基礎と応用例

Machine Learning and Deep Learning: Introduction and Applications

著者 (1件)： 中島智晴 (大阪府立大学大学院人間社会システム科学研究科現代システム科学専攻知識情報システム学分野)
資料名： 材料  (Journal of the Society of Materials Science, Japan)
巻： 69  号： 9  ページ： 633-639(J-STAGE)  発行年： 2020年 
JST資料番号： F0385A  ISSN： 0514-5163  CODEN： ZARYA  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： 人工知能(AI)は,学界/産業だけでなく,一般市民においても,近年の人気のある話題である。時間の大部分では,AIが議論されたとき,それらは機械学習を参照する。本論文は,機械学習への導入を与えた。最初に,機械学習の概要を示した。次に,教師つき学習,教師なし学習,および強化学習のような機械学習における3つのモードを記述した。特に,教師つき学習を詳細に説明した。教師つき学習へのステップバイステップ導入を与えるために,線形関数とパーセプトロンを説明し,三層ニューラルネットワークへの議論を開発した。さらに,深層ニューラルネットワークを3層ニューラルネットワークへの拡張として説明した。最後に,深いニューラルネットワークの応用をいくつかの例で示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  人工知能 ,  教師つき学習 ,  教師なし学習 ,  強化学習 ,  関数 ,  ニューラルネットワーク ,  深層学習 ,  線形関数 ,  ディープニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 深層ニューラルネットワーク ,  多層ニューラルネットワーク

著者キーワード (1件)： 機械学習分類クラスタリング学習教師なし学習を学習する機械学習

分類 (1件)： 解析学  (AB05000M)

引用文献 (17件)：

• 1) LargeScale Visual Recognition Challeng http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/(2020 年7 月13 日閲覧)
• 2) Tom Mitchell, Machine Learning, McGrow Hill(1997).
• 3) Marvin Minsky, and Seymour Papert, Perceptrons- An Introduction to Computational Geometry, MIT Press (1969).
• 4) Harris Drucker, Christ Burges, Linda Kaufman,Alexandar Smola, Vladimir Vapnik, “Support Vector Regression Machines,” Advances in Neural InformationProcessing Systems 9, pp.155-161 (1996).
• 5) Leo Breiman, “Random Forests,” Machine Learning,Vol. 45, pp.5-32 (2001).

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  深層学習 ,  基礎 ,  応用