◆ 目的 ディープラーニング(深層学習)とは、多層構造のニューラルネットワークを用いた機械学習である。ディープラーニングの代表例である、畳み込みニューラルネットワーク、CNN(Convolutional Neural Network)を使い、10種類の手書き数字を認識させる処理フローを追いかけてみる。また、TensorFlowのコードを実際にどう書いて組むかも理解する。数学に対する抵抗があったとしても難しい部分はTensorFlowが対応してくれるため、誰でもディープラーニングを試すことはできる。脱苦手意識! ◆ CNNの全体像 大きな流れは、特徴を抽出(①)し、それを元に分類(②)することである。①→②のフローが基本である。 CNNでは畳み込みフィルタとプーリング層の組み合わせで特徴を引き出す。 またこのセットを何回繰り返すかは目的によりけりである。また目的が違えば抽出方法も異なる。 識

