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ディープラーニングブームディープラーニングブーム
は続くのかは続くのか
ジーワークス
佐藤 潔
⻑野ディープラーニング同好会やってます
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ディープラーニングってディープラーニングって
よく聞くようになったけどよく聞くようになったけど
もう結構たつからもう結構たつから
ブームも終わる︖ブームも終わる︖
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ディープラーニングとはディープラーニングとは
⽣物の神経細胞の働きを模した
「ニューラルネット」の⼀種
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ニューロンニューロン
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パーセプトロンパーセプトロン
ニューロンという神経細胞モデルで脳をモデル化
最初期のニューラルネットワーク
基本的な学習⽅法はディープラーニングもだいたい同じ
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バックプロパゲーションバックプロパゲーション
パーセプトロンを多層にしても学習可能にした
教師信号が出⼒層から⼊⼒層へ向かって伝搬していくの
でバックプロパゲーションと呼ばれる
層を増やすほど学習が収束しなくなる問題があった
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ディープラーニングディープラーニング
バックプロパゲーションを単に多層にしてもうまく学習
が収束しなかった
技術的⼯夫により超多層でも収束するようになった
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ニューラルネットのあゆみニューラルネットのあゆみ
1960年頃から︓第1次ニューラルネットブーム
「パーセプトロン」
1度⽬の冬(エキスパートシステム等)
1985年頃から︓第2次ニューラルネットブーム
「バックプロパゲーション」
2度⽬の冬(SVMや機械学習等)
2010年頃から︓第3次ニューラルネットブーム
「ディープラーニング」
なぜかちょうど25年周期
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ハイプサイクルハイプサイクル
今が「過度な期待」絶頂期でここから落ちる予測
また「3度⽬の冬」が来てしまうのか︖
2019/2/27 localhost/test/deep/doc/index.html?print-pdf
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ディープラーニングのディープラーニングの
ブーム以降での進化ブーム以降での進化
画像認識
画像⽣成
翻訳
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画像認識はすでに⼈間超え画像認識はすでに⼈間超え
ImageNetで⼈間のエラー率 5.1%
2015年 3.6%で⼈間超え
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ねこ認識ねこ認識
ねこを選択するCAPTCHA
「2007年」のマイクロソフトの研究
今ではまったく意味がないだろうが
当時は「ねこ認識」すら難しい課題だった
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GANによる画像⽣成の進化GANによる画像⽣成の進化
GAN(2014)/DCGAN(2016)/Style-Based GAN(2018)
Style-Based GAN (1:10〜)
https://www.youtube.com/watch?v=kSLJriaOumA
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GANでアニメ絵⽣成の進化GANでアニメ絵⽣成の進化
Crypkoで商⽤利⽤化
https://crypko.ai/
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翻訳精度の向上翻訳精度の向上
英仏等だけでなく英中も
2018年には⼈間と同レベル
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http://localhost/test/deep/doc/index.html?print-pdf 16/19
⾔語タスク(⽂章⽣成)⾔語タスク(⽂章⽣成)
同じネットワークで⽂章⽣成、QA、翻訳などできる
⽂章与えて「A:」とか「french sentence =」で
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http://localhost/test/deep/doc/index.html?print-pdf 17/19
ディープラーニングのディープラーニングの
進歩は続いてる進歩は続いてる
分野によりすでに⼈間を超えている
今も新しい⼿法が出続けている
進歩がものすごく速い
今は「おもちゃ」と思えるものも3年後は︖
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3度⽬の冬は来るのか3度⽬の冬は来るのか
今から考える「1度⽬の冬」も「2度⽬の冬」も
計算機パワーと学習データ不⾜が問題だったのでは
「3度⽬の冬」は来ない気がする
研究の進歩が続いている
ハードの⾼速化も⾏われている
実サービスで利⽤が進んでいる
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今度のディープラーニングは今度のディープラーニングは
⼀過性のブームではなさそう⼀過性のブームではなさそう
なのでやっといて損はないなのでやっといて損はない

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