深層学習(Deep Learning)

概要

この記事では,深層学習(Deep Learning)について説明します.

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深層学習(Deep Learning)

深層学習の定義

深層学習とは,膨大なデータから自動で特徴を抽出するネットワークを作る学習のことです.

ここでいうネットワークとは,人間や動物の脳の神経回路をモデルにした数学的なモデルのことを差し,そのネットワークを深く複雑な構造にすることで正確に特徴を抽出することができる学習モデルのことをDeepなLearningでDeep Learningといいます.

深層学習のイメージ

深層学習を使う例

深層学習で使われるネットワーク

  • DNN(Deep Neural Network)ディープニューラルネットワーク
  • CNN(Convolutional Neural Network)コンボリューショナルニューラルネットワーク
  • RNN(Reccurent Neural Network)リカレントニューラルネットワーク

具体的なネットワークの例

  • GoogleNet
  • AlexNet
  • ResNet

既存手法の紹介

  • pix2depth
  • FCRN-Depth
  • TernausNet
  • DAGMM
  • LSTM
  • GAN
  • OpenPose
  • Structure-from-Motion
  • Bundle Adjustment
  • Leave-One-Out
  • R法

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