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J-GLOBAL ID：201702217590180744   整理番号：17A0743512

算数&ラズパイから始める人気AIディープ・ラーニング 第2部 算数からはじめる人気のAI「ディープ・ラーニング」第3章 ツールChainerの使い方も覚えてしまおう 道具:PC 自作AI ステップ1...最小構成ニューラル・ネットワークを作る

著者 (2件)： 牧野浩二 ,  西崎博光
資料名： インターフェース  (Interface)
巻： 43  号： 8  ページ： 67-75  発行年： 2017年08月01日 
JST資料番号： L0339A  ISSN： 0387-9569  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： 本論文では,ディープ・ラーニング・プログラミングの第1歩としてツールChainerを用い,2入力1出力のAND回路のプログラムを作成する方法を解説した。具体的には,1)ライブラリのインポート,2)ニューラル・ネットワークの構造の設定,3)オプションの設定,4)データの作成とニューラル・ネットワークの設定,5)実行と結果の評価について説明した。AND回路は入力を2つに分ける問題なので,Chainerで実現するには2入力2出力のニューラル・ネットワークで表現した方が学習が容易なことを示した。また,2)として教師データとの誤差を計算するソフトマックス・クロス・エントロピーや,ノードのつながりを表現する方法について述べた。3)では効率的に学習するためにデータを小分けにして学習するミニバッチ学習でのバッチ・サイズや,与えられた入力データすべてが1回ずつ学習されたら1増える学習回数(エポック)について説明した。4)ではニューラル・ネットワークの関数の登録や最適化関数,損失関数の設定について述べた。Chainerで作ったプログラムの構造はpng形式の画像として見ることができるので,作成したAND接続を表すブロックと誤差を計算するブロックを示した。さらに,ディープ・ラーニングの実行後に出力される正答率や誤差率の表示方法を説明した。

シソーラス用語： *マイクロコンピュータ ,  *機械学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  誤差解析 ,  効率化 ,  損失関数 ,  *画像処理システム
準シソーラス用語： ディープラーニング ,  *ラズベリーパイ ,  畳込みニューラルネットワーク

分類 (4件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 算数 ,  AI ,  ツール ,  使い方 ,  道具 ,  PC ,  ニューラル・ネットワーク