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J-GLOBAL ID：201402236797316232   整理番号：14A0666804

ディープラーニング

著者 (1件)： 岡谷貴之 (東北大 大学院情報科学研究科)
資料名： 映像情報メディア学会誌  (映像情報メディア)
巻： 68  号： 6  ページ： 466-471  発行年： 2014年06月01日 
JST資料番号： F0330A  ISSN： 1342-6907  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： 多層ニューラルネットを用いる機械学習の方法(ディープラーニング)が最近注目を集めており,画像や音声の認識などの難問を解決し得る有力な方法として期待されている。本解説では,ニューラルネットの基礎から始め,過学習の克服を可能にし今の研究ブームのきっかけを作ったプレトレーニングと,さらには画像認識で本命視される畳込みネットワークについて述べる。(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  *画像認識 ,  音声認識
準シソーラス用語： *深層学習 ,  *過学習 ,  畳込みネットワーク

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (17件)：

• A. Krizhevsky, I. Sutskever and G. EHinton: "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks'', In Proc., NIPS (2012)
• V. Nair and G.E. Hinton: "Rectified linear units improve restricted boltzmann machines", InProc., ICML (2010)
• Q.V. Le, A. Coates, B. Prochnow, and A.Y. Ng: "On Optimization Methods for Deep Learning", In Proc., ICML (2011)
• G. Hinton, S. Osindero and Y.-W. Teh: "A fast learning algorithm for deep belief nets", Neural Computation, 18, pp.1527-1544 (2006)
• G.E. Hinton, N. Srivastava, A. Krizhevsky, I. Sutskever and R. Salakhutdinov: "Improving neural networks by preventing coadaptation of feature detectors", CoRR, abs/1207.0580 (2012)

タイトルに関連する用語 (1件)： ディープラーニング