Neblux 知識グラフ
深層学習
深層学習とは、主に多層の人工ニューラルネットワークを用いてデータから階層的な表現を学習する機械学習手法である。
概要
順伝播型ネットワークは、重み付き和と非線形変換からなる層を組み合わせる。誤差逆伝播法は連鎖律で目的関数の勾配を計算し、勾配降下法は別のパラメータ更新手続きである。訓練の目的と評価課題を明示する必要がある。
なぜ重要か
深層学習は画像認識、音声処理、自然言語モデル、計算生物学などの応用能力を大きく拡大させた。その普及は専用計算ハードウェアの発展を促し、広範なソフトウェア開発手法に変化をもたらした。一方でモデルの解釈性や計算資源の消費、アルゴリズムの安全性に関する議論も継続している。
何の上に築かれるか
関連する概念
- コンピュータサイエンス応用
- 神経科学概念
- 自然言語処理応用
- 確率論論理