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2015年6月 4日 (木)

ディープラーニングについて技術の概要がよくわかる日経エレクトロニクス6月号の特集記事

 ディープラーニングに関する記事をよく見かけるようになった。昔のニューラルネットの拡張版という程度の理解しかなく、技術の中身はよくわからないまま、応用の成果の華々しさに驚くということが続いていた。
 日経エレクトロニクス6月号の特集記事がディープラーニングである。さすが日経エレクトロニクスである。組み込み屋の私にも、ディープラーニングの基本的なことと、今できること、将来できそうなことを理解できるような内容になっている。
 特に、ディープラーニングの方式として主要なものは、CNN(convolutional neural network)、RNN(recurrent neural network)、フィードフォワード・フル結合型のDNN、オートエンコーダー(AE:auto encoder)、ボルツマンマシン(Boltzmann machine)の5種類でり、発表されているものは多くはこの5種類のいずれかに分類され、それぞれから派生したものが大半である、という知識は、今後、ディープラーニングの記事を読むときに役立ちそうだ。それぞれの、特徴と得意分野についても解説されているので、まず、この内容をおさえておくだけでも、この記事を読む価値がある。

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