| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2013-07-26 14:20
[招待講演]確率的ディープラーニング入門 ~ リストリクティッド・ボルツマンマシンと事前学習 ~ ○安田宗樹(山形大) SP2013-60 |
| 抄録 |
(和) |
深層学習とは多層構造をもった学習モデル上での学習である.
深層学習は画像処理や音声処理の分野で驚異的な成功を収め,
ここ数年で一気に広まり,未だその応用の裾を広げ続けている.
深層学習モデルの学習の基本単位はリストリクティッド・ボルツマンマシンと呼ばれる 2 部グラフ型の確率的ニューラルネットワークに対する学習であり,
それを貪欲法的に逐次的に層ごとに繰り返すことで達成される.
本稿ではリストリクティッド・ボルツマンマシンと貪欲学習法などの深層学習の技術的根幹を担う数理について解説する. |
| (英) |
Deep learnings are learnings on multi-layered learning models.
Deep learnings have achieved astounding success in the fields of image recognition and speech recognition and
have rapidly expanded to various areas.
Deep learning is achieved by a greedy learning method with a restricted Boltzmann machine, which is known as a probabilistic neural network on a bipartite graph,
as a component.
In this manuscript, foundations of the restricted Boltzmann machine and the greedy learning method, that are the technical components of deep learning, are explained. |
| キーワード |
(和) |
深層学習 / ディープ・ボルツマンマシン / リストリクティッド・ボルツマンマシン / 貪欲学習法 / / / / |
| (英) |
deep learning / deep Boltzmann machine / restricted Boltzmann machine / greedy learning / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 113, no. 161, SP2013-60, pp. 45-49, 2013年7月. |
| 資料番号 |
SP2013-60 |
| 発行日 |
2013-07-18 (SP) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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SP2013-60 |