深層学習(DL: Deep Learning)

機械学習の手法のひとつ。対象の全体像から細部までの各々の粒度の概念を階層構造として関連させて学習する手法。最も普及した手法は、多層の人工ニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、英: deep neural network; DNN）による機械学習手法。

近年、学習に必要な計算機の能力向上、および、インターネットの発展による学習データの流通により、十分に学習させられるようになり、その結果、音声・画像・自然言語を対象とする諸問題に対し、他の手法を圧倒する高い性能を示した。学界では更に抽象化された数学的概念によるディープラーニングが研究されている。

Python ライブラリ†

  1. TensorFlow
    機械学習や数値解析、ニューラルネットワーク（ディープラーニング）に対応するライブラリ。Google開発。
  2. Theano
    ディープラーニングを強く意識して開発されたPython用の数値計算ライブラリ。数式そのものを記述するので, 微分を (数値的ではなく) 解析的に実行する事が出来る。Deep Learning[1]の著者達のグループによって開発。2017より開発中止
  3. MXNet
    多言語で使える、効率的で柔軟な深層学習フレームワーク。Apacheライセンス。
  4. Keras
    TensorFlowやTheano上で動くニューラルネットワークライブラリの1つ。Kerasを使用すると、ディープラーニングのベースとなっている数学的理論の部分をゼロから開発せずとも、比較的短いソースコードで実装可能。
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参考文献†

  1. 英語教科書「Deep Learning」 (Ian Goodfellow, el al 2016) , (PDF)
  2. ニューラルネットワーク・深層学習講座動画 By StatQuest with Josh Starmer（英語）
Last-modified: 2023-09-16 (土) 16:32:13