Deep Learning利用法と知見の体系化

• 黒滝 紘生

  東京大学工学部システム創成学科

• 松尾 豊

  東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻

抄録

深層学習(Deep Learning)は，画像認識や音声認識，化合物の活性予測といった分野で優れた性能を示しており，機械学習の様々な分野において，深層学習技術を容易に活用出来ることが望まれる．この研究では，深層学習の実装における課題を解決するための対策として，深層学習ライブラリPylearn2と学習モデルMaxout Networkを併用し，GPUを搭載したマシンを用いることが有効であると示した．

収録刊行物

• 人工知能学会全国大会論文集

  人工知能学会全国大会論文集 JSAI2014 (0), 3H3OS24a4-3H3OS24a4, 2014

  一般社団法人 人工知能学会

詳細情報

• CRID: 1390845712977362688
• NII論文ID: 130007427254
• DOI: 10.11517/pjsai.jsai2014.0_3h3os24a4
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可