Gakusei lt
- 1. 8.11 # 学生 LT
休学して暇なので
Deep Lear
ning
やってみた!!
- 3. そもそも Deep Learning とは
●
ディープラーニングまたは深層学習(しんそうがくしゅう、英 : deep learning)とは、
(狭義には 4層以上 [1][注釈 1]の)多層のニューラルネットワーク(ディープニューラル
ネットワーク、英 : deep neural network)による機械学習手法である [2]。深層学習登場
以前、4層以上の深層ニューラルネットは、局所最適解や勾配消失などの技術的な問題に
よって十分学習させられず、性能も芳しくなかった。しかし、近年、ヒントンらによる多
層ニューラルネットワークの学習の研究や、学習に必要な計算機の能力向上、およ
び、 Webの発達による訓練データ調達の容易化によって、十分学習させられるようになっ
た。その結果、音声・画像・自然言語を対象とする問題に対し、他の手法を圧倒する高い
性能を示し [3]、 2010年代に普及した [4]。しかしながら、多層ニューラルネットが高い
性能を示す要因の理論的な解明は進んでいない [3]。(出典: Wikipedia)
- 4. そもそも Deep Learning とは
●
ディープラーニングまたは深層学習(しんそうがくしゅう、英 : deep learning)とは、
(狭義には 4層以上 [1][注釈 1]の)多層のニューラルネットワーク(ディープニューラル
ネットワーク、英 : deep neural network)による機械学習手法である [2]。深層学習登場
以前、4層以上の深層ニューラルネットは、局所最適解や勾配消失などの技術的な問題に
よって十分学習させられず、性能も芳しくなかった。しかし、近年、ヒントンらによる多
層ニューラルネットワークの学習の研究や、学習に必要な計算機の能力向上、およ
び、 Webの発達による訓練データ調達の容易化によって、十分学習させられるようになっ
た。その結果、音声・画像・自然言語を対象とする問題に対し、他の手法を圧倒する高い
性能を示し [3]、 2010年代に普及した [4]。しかしながら、多層ニューラルネットが高い
性能を示す要因の理論的な解明は進んでいない [3]。(出典: Wikipedia)
うるせ〜〜〜〜〜〜〜〜〜
〜〜〜!!!
知らね〜〜〜〜〜〜〜〜〜
〜〜〜〜!!!!!!!