ディープラーニングにおける「カプセルネットワーク(CapsNet)」による画像認識とは？
By SplitShire ディープラーニングにおける画像認識には畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使った学習が一般的とされています。しかし、CNNによる画像認識では、人の顔を認識するときに目や鼻、口のパーツは認識できるものの、これらの正確な位置関係を認識することは得意ではありません。2017年11月にGoogleの研究員であるジェフリー・ヒントン氏が、CNNの欠点を克服したという「カプセルネットワーク」(CapsNet)を発表しました。CapsNetがどのようなものか、オライリーの記事を読むとよくわかるようになっています。 Introducing capsule networks - O'Reilly Media https://www.oreilly.com/ideas/introducing-capsule-networks 画像認識においては「畳み込みニューラルネットワーク
ディープラーニングはIT技術者の新常識、だから基礎からきちんと学ぶべき
「ディープラーニング」という言葉が登場して、今年で５年になります。ただ、最初は「バズワード」に過ぎなかったこの言葉が、今では、現実のITの世界を大きく変えようとしています。それは、現代のIT技術を牽引しているGoogle、Facebook、Amazon、Microsoft、BaiduといったIT企業のディープラーニング技術を中心とする人工知能に対する、最近の取り組みを見れば明確です。NVIDIA、Intel、ARM、AMDといったハードウェア・ベンダーも、全力でAI技術をハードウェアで支えようとしています。 重要なことは、こうした変化は、IT技術の内部にとどまらず、我々の生活全般を大きく変えていこうとしているということです。PCやインターネットや携帯電話の登場と普及が、我々の生活を変えたのと同じような変化が起きると思います（あまり目には触れないのですが、それらを背後で支えているグローバルな
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