learningの入門(第二回)前回、主にニューラルネットワークが分類の処理をするフィルタとして使われる、これを深くしたのがディープラーニング処理のコア技術である点について説明しました。実は単純にニューラルネットワークをつなげれば画像認識が出来るわけではありません。すれば、効率良く認識出来るか。分からないときは、進化の結果である脳の仕掛けを観察してみましょう。様なページが出てくるので、詳細は検索してね。サイズや位相に関する違いを気にせず、エッジの傾きに反応するっぽい(単純型細胞よりも、サイズ等の違いに対する違いを吸収出来るっぽい)という、細胞があることが観測できました。人の脳も、エッジの傾き+サイズ・回転に関する寛容性を持つような処理層が交互に分類されることで、画像の認識が行われるっぽいとなって、新しいニューラルネットワークモデルとしてネオコグニトロンが提案されました(http://dbnst.nii.ac.jp/pro/detail/498)。このモデルはニューラルネットワーク(エッジ抽出)でS層を模し、サイズに対する寛容さを持たせる層であるC層を交互に挟んで、認識(分類処理)を行います。実は、このネオコグニトロンが現在のディープラーニングによる高度な画像認識の原点となるモデルと言われています。ちなみに、これさえ大体理解していれば、なんとなく技術的な会話はついていけます。図で書くとこんな感じ。layer)と呼ばれるモノからなります。次回、各層での処理について説明します。