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J-GLOBAL ID：201702288540555705   整理番号：17A0681803

深層学習とその画像応用に関する最新動向

著者 (2件)： 岡谷貴之 (東北大学大学院情報科学研究科) ,  岡谷貴之 (理化学研究所革新知能統合研究センター)
資料名： 日本画像学会誌  (Journal of Imaging Society of Japan)
巻： 56  号： 2  ページ： 157-162(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： G0323A  ISSN： 1344-4425  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： 最近の深層学習の目覚ましい発展を,画像認識への応用を中心に概説する.まず,深層学習の誕生から現在までに生み出されたネットワーク構造や学習方法に関する新たな方法のうち,定番となったものを紹介する.次に,畳込みニューラルネットの最近の適用事例の中に,従来のパタン認識では説明し難い,全体最適化に相当する計算を行っていると見なせるものがあることを述べる.このような発展に支えられ,今や,学習データが十分な量あれば,画像認識の多くの問題は,深層学習によって処理できるようになった.もちろん,人の視覚との間にはまだ大きなギャップがあるが,その大きさを見るために,1枚の画像とそこに映るシーンに関する質問に回答するタスク (VQA;visual question answering) を取り上げる.最後に今後の研究の方向性を短く述べ,本稿をまとめる.(著者抄録)

シソーラス用語： *画像認識 ,  *機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  パターン認識 ,  構造形成 ,  推定 ,  *深層学習
準シソーラス用語： ニューラルネット ,  構造化

著者キーワード (10件)： 深層学習 ,  畳込みニューラルネット ,  構造化推定 ,  パタン認識 ,  画像認識 ,  Deep learning ,  Convolutional neural networks ,  Structured prediction ,  Pattern classification ,  Visual recognition

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (32件)：

• 1) D. Silver, A. Huang, C. Maddison, A. Guez, and L. Sifre, “Mastering the game of go with deep neural networks and tree search,” Nature, 2016.
• 2) N. Kalchbrenner and P. Blunsom, “Recurrent continuous translation models.” EMNLP, 2013.
• 3) Y. Wu, M. Schuster, Z. Chen, Q. Le, and M. Norouzi, “Google's neural machine translation system : Bridging the gap between human and machine translation,” arXiv preprint arXiv : 1609.08144, 2016.
• 4) G. Hinton, L. Deng, D. Yu, G. Dahl, A.-r. Mohamed, N. Jaitly, A. Senior, V. Vanhoucke, P. Nguyen, T. Sainath, and B. Kingsbury, “Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition : The shared views of four research groups,” Ieee Signal Proc Mag, 29, pp. 82-97, 2012.
• 5) W. Xiong, J. Droppo, X. Huang, F. Seide, and M. Seltzer, “Achieving human parity in conversational speech recognition,” arXiv preprint arXiv : 1610.05256..., 2016.

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  応用 ,  最新動向