得居 誠也

ID:9000302770423

株式会社Preferred Networks (2015年 CiNii収録論文より)

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  • 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)

    得居 誠也

    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.

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

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