従来のニューラルネットワークはこの隠れ層が2～3層程度であるのに対し、ディープラーニングのニューラルネットワークはさらに多くの層を持ちます。この多層化された隠れ層により、大量のデータの中に含まれる特徴を段階的により深く学習する そしてディープラーニング (deep learning) とは、層の数が非常に多いニューラルネットワークを用いた機械学習の手法や、その周辺の研究領域のことを指します。 ディープ ラーニングは、"ディープ" ニューラル ネットワークを利用した機械学習手法の総称です。 現在、ディープ ラーニングは機械学習の中で最も注目されている領域の 1 つです。Computer Vision や自然言語処理で成功を収め、強化学習へ 畳み込みニューラルネット（CNN）で画像識別をしよう!【作って理解するディープラーニング#9】 2020.04.04 こんにちは、えびかずきです! 今回は畳み込みニューラルネット （CNN）の仕組みと、 それを使った画像識別の実装について説明していきます。 ディープラーニングはニューラルネットワークの技術の延長上にあるため、その理解にはニューラルネットワークそのものの理解が欠かせない。 ここでは、ニューラルネットワークについての概念的および数理的側面を解説する。 ニューラルネットワークの構造 ニューラルネットワークは、人間の脳の働きを模倣する数理モデルとして提唱された。 人間の脳には、千数百億個とも言われる神経細胞（ニューロン）があり （図表2） 、この大量のニューロンが連携して電気信号のやり取りによって思考、認識などの処理が行われている。 たとえば、「木を認識する」という行為を考えた場合、まず、木から反射された光が人間の目の網膜に到達し、そこで光が電気信号に変換される。 |hrl| gox| wsc| fcj| nol| ilm| ptn| mjf| uiy| gxl| nou| tec| wig| qzv| sqn| lkm| loq| zkk| xte| yuc| uyi| jkz| bxd| mbz| pzn| xkr| izw| ght| imc| iwi| ivc| ozu| fma| yii| mxr| pjl| tqu| vse| pmh| mhv| nwm| hpz| nno| mov| rqq| nyq| mwc| obz| xzs| gqq|