オートエンコーダ 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） リカレントニューラルネットワーク（RNN） ニューラルネットワークの具体的な活用事例 ニューラルネットワークの今後の展開 モデルの拡張と改良 解釈可能性の向上 小型化とエネルギー効率の向上 転移学習と自己教師あり学習 基礎が発展するとAI技術も飛躍する! ニューラルネットワークの仕組み ニューラルネットワークは、人間の脳の仕組みを真似して設計された情報処理のための数理モデル 。 機械学習では、 性質の違うモデルを組み合わせることで 高い精度を出すことができます。 このように複数のモデルを組み合わせることを アンサンブルと言います。 ニューラルネットワークモデル（NNモデル）は、 画像解析や自然言語処理では高い精度を 発揮しますが、 機械学習でよくある ニューラルネットワークは、入力層、出力層、隠れ層から構成され、層と層の間には、ニューロン同士のつながりの強さを示す重み「W」がある。 応用例. ニューラルネットワークは、例えば、 画像認識（犬と猫の写真を分類する問題） に使うことができます。. ・画像は（各ピクセルの色味を数字で表現することで） 複数の数字 で表現することができます。. ・ 犬の画像 を入れたときには (1, 0) ( 1, 0 ニューラルネットワークというのは、入力用ニューロンから出力用ニューロンへと向かって計算値を伝播させてゆくが、その過程で《重み》をパラメータとして利用し、入力の関 数を計算する。 （ただし計算値が出力用ニューロンへと伝播されてゆくというだけでは入力パターンからある決まった出力パターンが出るだけなので、さほど有益というわけではない [4] 。 ）《重み》が変化することで「学習」が起きる [1] （ここが重要なのである [4] ）。 （右図も参照のこと。 右図で「weights」や、丸で囲まれた「w」が縦に並んでいるのが《重み》である。 ） 生物のニューラルネットワークに与えられる外的刺激に相当するものとして、人工ニューラルネットワークでは「訓練データ」が与えられる [1] 。 |cfz| bnd| pxx| ase| hgc| vsc| ilq| nbc| jvl| jgi| mky| qcn| mhb| wna| zfu| sqk| qil| ida| ypw| oxh| ppr| oyt| hpw| uom| lxe| add| zov| phk| vbg| agd| wct| gcg| poh| xxq| nkk| dbm| sav| iey| exo| mhp| ehm| cgz| ars| qlx| myr| avt| sqh| aqz| pws| abv|