ディープラーニングの先にあるものとは? - 東大 松尾准教授が語った人工知能の未来(前編)はコチラ ディープラーニングの話題一覧はコチラ 第3次の人工知能ブームの到来 第2次のブームが去った冬の時代にもコツコツと研究を続けたトロント大学のHinton教授の提案した、オートエンコーダの考え方でブレークスルーが起こった。次の図の○はニューロンで、下側からの入力に重み(図には書かれていない)を掛けて合計し、それを非線形の活性化関数を通して出力値を計算し、上のニューロン層へ出力するという働きを持っている。 次の図のように、入力層と出力層の間に隠れ層を持つ構造で、多数の入力に対して入力と出力が同じになるように、それぞれのニューロンの入力の重みを調整する。入力と出力が同じにできたとすると、隠れ層の状態から入力が完全に復元できることになり、入力の情報は全て隠れ層の出力に含まれていることになる。隠れ層のニ