システム総論Ⅱ(第7回)

1学期の某科目で苦しい思いをした内容です。うげー(*_*)

授業内容

※講義時間はメモできておりません<(__)>
(授業内容)
第7回：ディープラーニング
第1講：ニューラルネットワーク･･･？
第2講：機械学習･･？
第3講：深層学習･･･？
第4講：機械対人間･･･？

(第7回全体)
講義時間：？
テキスト：20ページ

用語を整理しましょう🏳‍🌈

脳の構造(ニューロン)を数理モデルに応用したものです。
ニューロンとニューロンがシナプスを介して結合することにより、記憶・学習能力を持ちます。それを数理モデルに応用しました。

ニューラルネットワークの一種です。入力と出力の2つの層から構成されています。
しかし、この構造は解けない問題があることが指摘されました。

単純パーセプトロンの弱点を補ったものです。
単純パーセプトロンにさらに層を追加(隠れ層)、誤差逆伝播法により学習できるようになりました。

単純パーセプトロンの弱点を補うための方法です。

データを学習することにより、問題を処理できるようにすることです。

たくさんの隠れ層を持つ、多層パーセプトロンのことです。
色々なライブラリがあります。

畳み込み層・プーリング層など多層によるニューラルネットワークです。