ディープラーニング

ディープラーニング(深層学習)はコネクショニズムのアプローチであり、ニューラルネットワークの一種です。

一九七十年代に脳の視覚野のニューロンの組み合わせは、Torsten Nils Wiesel氏とDavid Hunter Hubel氏のモデルが知られていました。※I):この仕事は、一九八一年にノーベル生理学・医学賞を受賞します。この仕事をヒントとして、NHKの福島邦彦が作ったニューラルネットワークがネオコグニトロン(一九七九年)であり、さまざまな形態の文字を認識することができました。ここで用いられたのが畳み込みニューラルネットワークという技術で、これは後にディープラーニングの基礎となります。

二〇〇六年にニューラルネットワークの新しい学習法「オートエンコーダー」が発見され、二〇一〇年頃から注目を集めるようになります。

これまでのニューラルネットワークと違うところは、入力された画像や波形の特徴量を、人間が探さなくても、特徴となる量を特定してくれるところです。オートエンコーダーによってニューラルネットワークはより多層的に深化しましたが、特徴量自動抽出が本質的な変化なのです。


■参考文献「ネオコグニトロンはまだ進化する」、画像向けディープラーニング「CNN」の父に聞く 日経テクノロジーオンライン

★この記事はiCardbook、『<人工知能>と<人工知性>: —— 環境、身体、知能の関係から解き明かすAI—— 』を構成している「知識カード」の一枚です。

人工知能と人工知性
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I. :この仕事は、一九八一年にノーベル生理学・医学賞を受賞します。この仕事をヒントとして、NHKの福島邦彦が作ったニューラルネットワークがネオコグニトロン(一九七九年)であり、さまざまな形態の文字を認識することができました。ここで用いられたのが畳み込みニューラルネットワークという技術で、これは後にディープラーニングの基礎となります。