最適化から見たディープラーニングの考え方 (特集 ニューロサイエンスと数理モデリング)

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抄録

機械学習において,人手で設計した特徴量にもとづく手法が性能の限界を迎えつつあるなか,計算機性能の進歩とデータセットの大規模化によって,深層学習(ディープラーニング)は圧倒的な認識性能を次々に叩き出し,産業界を巻き込み注目を集めている.本稿では,教師あり学習とニューラルネットの基本的な定式化からはじめ,深層学習において高い性能を実現するための最適化,モデリング,正則化の技術について広く紹介する.

収録刊行物

  • オペレーションズ・リサーチ

    オペレーションズ・リサーチ 60(4), 191-197, 2015-04

    公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110009930849
  • NII書誌ID(NCID)
    AN00364999
  • 本文言語コード
    JPN
  • ISSN
    0030-3674
  • NDL 記事登録ID
    026315054
  • NDL 請求記号
    Z4-108
  • データ提供元
    NDL  NII-ELS 
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