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キンサクプログラマー

お金儲けと技術のメモ

ディープラーニングがわからない

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 人工知能ブーム再来の立役者となったディープラーニングについて勉強しようと思ったが、わからなかってないはなし。

ディープラーニングとは、ニューラルネットワークの一種であり、多層構造のニューラルネットワークに、脳科学分野の研究を応用したものである。汎用的なAI、いわゆる強いAIの実現が期待されている。

古くから研究されてきたニューラルネットワークのモデルをちょっと工夫していくと、いままで実現しなかった学習器ができました。ということらしい。
どのくらいすごいかというと、

  • 従来の特徴量を用いた画像識別に大差をつけて勝利
  • そもそも、特徴量とか出す必要なし!

すばらしいではないか。

具体的にはなにをやっているのか

 じゃぁ実際なにしてるのかを調べてみたところ途中からさっぱりわからない。いろんなサイトでわかりやすく(わからないけど)まとめてくれているものの難しい。一応、機械学習の基礎の基礎の基礎くらいと、画像処理の基礎の基礎くらいは学んできた人間だけど、全然わからず。

わかったこと

  • ニューラルネットワークだよ
  • RBMをつなげるよ
  • プレトレーニングするよ(入力→出力、出力→入力がおなじになると良いらしい)

とりあえずここまで。
学習データの与え方やら、実際の学習プロセスと識別プロセスがいまいちわからん。
どっかで詳しく紹介していないだろうか。