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J-GLOBAL ID：201702261926452980   整理番号：17A0643909

深層学習をめぐる最近の熱狂

Recent excitement about deep learning

著者 (1件)： 浅川伸一 (東京女大)
資料名： 基礎心理学研究  (Japanese Journal of Psychonomic Science)
巻： 35  号： 2  ページ： 149-162  発行年： 2017年03月31日 
JST資料番号： X0414A  ISSN： 0287-7651  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 深層学習とは,多層ニューラルネットワークによる機械学習手法のことで,従来の手法を圧倒する成果が得られることが分ってきたことから,多くの関心が集まっている。本稿では,多層ニューラルネットワーク,特に深層学習の最近の動向について概説した。まず,Crickの批判と第三次ニューロブームについて述べた。次に,畳込みニューラルネットワーク(CNN)に関し,CNNを用いた画像認識として,1)非線形活性化関数,2)畳込み演算,3)プーリング,4)データ拡張,5)バッチ正規化,6)ショートカット,7)GPUについて述べた。またCNNの代表的なモデルとして,1)ネオコグニトロン,2)LeNet,3)AlexNet,4)ZFNet,5)GoogLeNet,6)VGG(Oxford net),7)SPPネット,8)残渣ネットについて述べた。さらに,R-CNNについて述べ,実装の公開に関する情報を紹介した。

シソーラス用語： *機械学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  物体認識 ,  画像認識 ,  畳込み ,  教師なし学習 ,  関数 ,  マイクロプロセッサ ,  専用プロセッサ ,  パターン認識
準シソーラス用語： AlexNet ,  GPU【プロセッサ】 ,  GoogLeNet ,  LeNet ,  R-CNN ,  SPPネット ,  VGG ,  ZFNet ,  ネオコグニトロン ,  活性化関数 ,  残渣ネット ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  *深層学習 ,  多層ニューラルネットワーク

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

タイトルに関連する用語 (1件)： 深層学習