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J-GLOBAL ID：201702217658010236   整理番号：17A0091081

Googleの人工知能 TensorFlow初体験ガイド

著者 (6件)： 渡邉輝 ,  足立悠 ,  高木聡 ,  山本大輝 ,  牧野浩二 ,  西崎博光
資料名： インターフェース  (Interface)
巻： 43  号： 3  ページ： 53-98  発行年： 2017年03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,Google社が開発したオープンソースのディープ・ラーニング・ライブラリTensorFlowの初心者向けに,CPU用のインストール方法やプログラミングの基礎知識を解説した。実際にブラウザ・ベースのアプリケーションJupytor Notebookを通じてTensorFlowを用い,ニューラルネットワークを構築して手書き数字認識や顔認識を実現する方法を説明した。また,ディープ・ラーニング向けのフレームワーク/ライブラリとして,1)Caffe,2)Chainer,3)Keras,4)Theanoと比較した。TensorFlowではプログラミングしたニューラル・ネットワークの構造やネットワークに流れるデータの動きをグラフで可視化するツールTensorBoardを用いると,学習過程やデータの流れを簡単に確認できる。ディープ・ラーニングでは中間層を増やすとモデルの精度が向上するが,勾配消失問題が生じて学習が適切に行われないニューラル・ネットワークの欠点を事前学習によって解消した。具体的に,線形分離可能な問題を解くことができるパーセプトロンを複数組み合わせ,構成される教師あり・予測型のニューラルネットワークの学習と,自己符号化器を用いる事前学習に基づくディープ・ラーニングの学習の仕組みについて解説した。

シソーラス用語： *機械学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  *手書き文字認識 ,  ライブラリ【計算機】 ,  計算機プログラミング ,  可視化 ,  学習 ,  パーセプトロン ,  符号器
準シソーラス用語： *ディープラーニング ,  事前学習 ,  *手書き数字認識 ,  符号化器

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： Google ,  人工知能 ,  体験