Deep learning 用語集
deep learning とは、従来よりも多くの層を持ったニューラルネットを用いる 機械学習技術です。 deep learning は、画像認識、音声認識などの分野で、 いろいろなベンチマークで従来技術を超える性能を出しており、 注目を集めています。 私自身も勉強不足ですが 僭越ながら、 deep learning 関連用語について自分の理解で簡単にまとめました。 （挙げてある原論文もちゃんと読んでません！ 間違いがあればぜひご指摘ください。） Deep Learning auto-encoder または RBM などを積み重ねた深い構造を持つ機械学習器。 従来は研究者が手作りしていた特徴抽出器を、 代わりに大量のデータから学習させ自己組織化させるアプローチとも言える。 deep learning を特徴抽出器として使い、 識別器としては最上位層でＳＶＭなどを使うこともある。 deep
【第四回】今、最も熱いディープラーニングを体験してみよう
1.ディープラーニングが今熱い！ ディープラーニングとは？ ディープラーニングとは機械学習の一種で、ニューラルネットを何層も重ねたものを用いてクラス分類や回帰を行うための手法です。私たちが人を識別する時の脳におけるパターン認識と酷似しています。人を認識する際、人間は視覚や聴覚などを総動員して人を識別します。つまり複数の入力値（視覚や聴覚）を元に、階層的に人の全体像（身長や体格）を見て細部（目つきや声）を認識し、細部を見てはまた全体を認識しなおすというような、階層的で深いパターン認識のアプローチを採用している点が、従来の直列的解析手法と極めて異なるといえるでしょう。 これにはビックデータの3V(Volume:量, Velocity：速度, Variety：種類)も大きく関係があると言えるでしょう。つまりセンサーデータの多様化やストレージの廉価化が、小規模単一データにおける旧来型の直接的な解析
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 ディープラーニングというGPUの新市場
