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深層学習（ディープラーニング）を素人向けに解説（後編）―特徴選びの重要性、機械はどうやって物事を理解するのか？
深層学習（ディープラーニング）を素人向けに解説（後編）―特徴選びの重要性、機械はどうやって物事を理解するのか？ 前編では延々とニューラルネットワークの説明が続いてしまいましたが、今度はそのニューラルネットワークでどのようにしてディープラーニングを行っているのかについてご説明してこうと思います。 ディープラーニングというのは、基本的には「物事を理解するための手法」に過ぎません。その際に、ニューラルネットワークが使われると言うのはご説明のとおりです。 では、一体それはどのようにして使われているのでしょうか？ 情報の繋がり、人が学んできた道を辿る機械ニューラルネットワークの強みは、この小さな計算装置（パーセプトロン）の繋がりを自在にコントロールできることに有ります。 前編で使った「哺乳類判定器」の例で言えば、「哺乳類の選定」と「卵を生むかどうか」の繋がりは非常に重要だったため、より重点的な太い繋
深層学習（ディープラーニング）を素人向けに解説（前編）―基礎となるニューラルネットワークについて
最近、Googleが開発したDQN（Deep Q-Network）と言う日本人からするとユニーク名前の人工知能が話題になりました。これには、ディープラーニング（Deep Learning）と言う人工知能の学習手法が用いられており、同様の手法を用いた人工知能が従来の人工知能の学習能力をあっさり上回ってしまったと世間を騒がせています。 しかし、このディープラーニングというのがいまいちよく理解されていません。非常に有用な手法であり、今後のビジネスに深く関わってくるということもあって専門家向けの解説は多数見受けられるのですが、素人向けの解説があまりありません。 本記事では、プログラミングや人工知能について全く詳しくない素人の方にも分かりやすくい形でご説明していきたいと思います。 関連記事： ・ディープラーニングの人工知能は囲碁や将棋やチェスをどんな風に考えて指すのか？ ・真の人工知能って何？チュー
二次元画像を拡大したいと思ったことはありませんか？ - デー
うまくできましたか？ ボヤけたり、ギザギザになったりしませんでしたか？ waifu2xをお試しください。 (ブラウザの処理に影響されないようクリックで拡大おねがいします) waifu2xは、二次元画像を2倍に拡大するソフトウェアです。多くの二次元画像についてスゴイ級のクオリティで拡大できます。 waifu2xは、最新鋭の人工知能技術 Deep Convolutional Neural Networks を使って開発されました。 waifu2xの人工知能は、次の問に答えます。 いまから与える画像はある画像を半分に縮小したものである。縮小される前の画像を求めよ。 画像を拡大するのではなく、縮小される前の状態に戻します。 縮小されてないオリジナル画像を与えた場合も、やはり縮小される前の画像を答えます。 その画像は本来存在しないものですが、waifu2xはそれを想像で創ります。 二次元画像のJPE
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