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J-GLOBAL ID：201302283710474946   整理番号：13A0799364

ディープラーニングによるパターン認識

著者 (1件)： 久保陽太郎 (NTT コミュニケーション科学基礎研)
資料名： 情報処理  (IPSJ Magazine)
巻： 54  号： 5  ページ： 500-508  発行年： 2013年04月15日 
JST資料番号： G0427A  ISSN： 0447-8053  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： 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。

シソーラス用語： *パターン認識 ,  *ニューラルネットワーク ,  *多層パーセプトロン ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム ,  音声認識 ,  物体認識 ,  *学習
準シソーラス用語： *ディープラーニング

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： ディープラーニング ,  パターン認識