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ディープラーニング
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/88193
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/881939e566353-be4d-4ade-8e79-9836a05c97d6
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CVIM13185018 (759.3 kB)
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Copyright (c) 2013 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2013-01-16 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | ディープラーニング | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東北大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東北大学 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Tohoku University | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Tohoku University | ||||||||||
| 著者名 |
岡谷貴之
× 岡谷貴之
× 齋藤真樹
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | ディープラーニングは，多層のニューラルネットワーク（以下NN）を用いる機械学習の方法論である．最近，これに基づく方法群が，画像認識のベンチマークテストで従来の記録を次々に塗り替えた他，音声認識やその他の学習・認識の問題に応用されて同様に高い性能を示すに至り，幅広い関心を集めつつある．本稿では，このディープラーニングについて，画像認識への応用を念頭に，現時点で知られている様々な方法をなるべく網羅的に説明する．具体的には，NNの基本構成から，Convolutional NN，プーリング，局所コントラスト正規化，教師なし学習であるプレトレーニング，オートエンコーダ，スパースな特徴表現を可能にする複数の方法，Restricted Boltzmann MachineやDeep Belief Networkなどの生成モデルに基づくディープラーニングの各手法を，それぞれ説明する．またディープラーニングのためのソフトウェアライブラリにも触れる． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA11131797 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM） 巻 2013-CVIM-185, 号 18, p. 1-17, 発行日 2013-01-16 |
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| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
