抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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パターン認識の分野で,ディープラーニング(深層学習)技術がブレークスルーを起こし,大きな注目を集めている。ここではディープニューラルネットワーク(DNN)によるパターン認識について紹介した。DNNを構成する多層パーセプトロン(MLP)とその機械学習法を述べ,これまでDNNの学習を困難にしていたVanishing Gradientについて触れ,この問題を解決した事前学習手法の発展を述べ,学習アルゴリズムの概要を示し,この中で使われるAutoencoderやRestricted Boltzman Machine(RBM)を紹介した。最後に高い性能が得られているディープラーニングの応用事例として,音声認識と一般物体認識を述べた。パターン認識で最高性能をマークしているのは事実であり,今後の理論的な進展を期待したい。