learningの入門(第三回:たぶん最終回です)第一回目でニューラルネットワークを使うと、分類できるらしい第二回目でニューラルネットワークだけだと、分類が難しいらしいそこで、脳のモデルでエッジ検出する層と、サイズの差異に強い層を導入して、交互に処理すると画像認識が出来るらしい。CNN)と呼ばれていて、下のような図になるらしい。いうとことまで、説明しました。いうことは、これらの層での処理をなんとなく理解すれば、ディープラーニングによる画像認識が理解できるということになります!(いよいよゴールです!)では、それぞれの処理を理解しましょう(ここが辛抱のしどころです!)。layer)画像をピクセルデータ(2次元データ)として入力します。かけ算と足し算をたくさんやると理解すればOK)。ニューラルネットワークで計算します。このレイヤーでエッジに対する特徴量を得ます(単純型細胞、S層に相当)。layer)前記、畳み込み層から出力された特徴マップを平均を取ったり、最大値を取ったりしながら縮小します。これにより、特徴を残した形で、縮小処理をする事で、幾何学変化に対する不変性を確保します(複雑型細胞、C層に相当)。閾値関数)により値を求めます。2次元だった値を全部かけ算と足し算をして合わせる感じ。layer)認識するクラス(ネコ、犬、人。)が10個あった場合、10個の出力ユニットがあるので、それぞれの確率を比べて、各クラスの確からしさを求めます。確率が高いモノがその分類すべきクラスであると認識します。これらの処理を何層ものふかーい層構造で処理することで、複雑な分類処理が実現出来ます。第一回でも触れましたが、これまで難しかった深いニューラルネットワークでも学習出来るようになってきたのは、アルゴリズムの改良に加えてGPUの性能が上がったおかげです。DMPも独自のアプローチでこの分野に今後貢献していきますので、引き続きこうご期待ください。