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2015年6月25日 (木)

情報処理7月号の小特集は「画像認識革命」:少し詳しくCNNの内容がわかる

 ディープラーニングの画像認識への応用の成果は、前にも書いたように、日経エレクトロニクスなどでも取り上げられるほど有名な事例になっている。だが、その内容は、本当に概要だけで、もう少し知りたいとも思う。情報処理 2015年07月号の小特集では、その内容が、少し詳しくわかる。
 画像認識へ応用されるディープラーニング手法として最も一般的なCNN(畳み込みニューラルネット)について、畳み込み層、プーリング層がどのような構成になっていて、それを用いて学習するということがどういうことかを簡潔に解説されている。さらに、その仕組みが、脳における単純型細胞と複雑型細胞の振る舞いをモデル化したものであること、物体カテゴリ認識を行うCNNの計算が同様の認識を行う霊長類の脳での計算とよく似ていること、などについても、言及されている。一方で、メカニズムがよくわかっていない部分もCNNの謎ということで言及されている。日経エレクトロニクスなどの解説では物足りないが、専門書は難しすぎて読む気がしないという私のような読者には興味深く読むことができた。
 さらには、ディープラーニングとは別のアプローチとして、ソーシャルネット上にアップされている画像を、ソーシャルネットの情報と連携させるという実験に関する解説もあり、実用化にはまだまだだろうが、新しい取り組みが次々と行われているホットな研究領域であることがよくわかる。

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