号に収録されている、インテルが推進するディープラーニング・フレームワークに関する章を抜粋翻訳したものです。概念であり、コンピューターの登場以来、次の大きな挑戦であると考えられています。タスクを実行するのに非常に有効であることが分かっています。向きであると考えられていました。学習して保守する能力にあります。この能力により、いくつかの非線形関数をカスケードして、入力から目的の出力まで、広い範囲のマップを学習することが可能です。隠れた層は階層的な段階でデータの内部的な抽象化を表します。深い層ほど、より高いレベルの抽象化を表します。(例えば、霊長類の視覚システムでは、処理が連続した段階で行われ、エッジ検出からプリミティブ形状検出を経て、徐々により複雑な視覚形状に移動します)。深いカスケードされた層を備え複数の連続した段階でデータを処理するネットワークは、一般に「ディープ・ネットワーク」と呼ばれます。つを超える処理層は含まれていません。したがって、これらは「浅い」アーキテクチャーと見なすことができます。うまくトレーニングすることができます。よる重みの増加から生じる過学習コンピューティングの進歩とともに、研究者は短時間に膨大なデータサンプルを使用してマシンラーニング・アルゴリズムのトレーニングを行うことが可能になり、過学習問題はほぼ解決しました。小さな多くの重みを含んでいます。はるかに容易にトレーニングを行うことができます。わずかに及びませんが、教師あり画像認識タスクでは最も普及している手法です。ディープ・オート・エンコーダーのようなディープ・ネットワークの手法は教師なし学習にも利用されています。関連タスクで、ほかのマシンラーニング・アルゴリズムよりも高いパフォーマンスを示します。ディープ・ネットワークの大いなる成功は、特徴階層の自律学習によるものです。ディープラーニングと従来の統計的学習手法の大きな違いは、前者はローデータを学習するのに対して、後者はデータの人間工学的特徴を学習する点です。学習の初期レベルで、ディープ・ネットワークは、指定されたタスクに適した特徴を自律的に生成します。目的関数に基づく最適化プロセスが、指定されたオリジナルデータを用いてすべての学習タスクを行うため、学習プロセスから推測や人間による判断の偏りが取り除かれます。入力画像が徐々にディープ・ネットワークのより高いレベルの表現に変換される様子を示しています。ネットワークの深くに移動するごとに、画像はより抽象的な表現になります。特徴の階層的な学習は、初期の層から深い層へ、エッジ、形状、オブジェクトの一部、完全なオブジェクト、シーンの順で行われます。実際には、すべてを学習することなく、これらの階層的な抽象化層の「正しい」特徴ベクトルを推測することは困難です。これは、人間工学的特徴を学習する際に問題となります。一般に、深いネットワークでは、出力層は非常に高レベルの特徴を処理して、浅いネットワークよりもはるかに高いレベルの概念を学習できるようにします。これらのフレームワークとライブラリーは、退屈で単純な作業を減らすのに大いに役立ちます。ユーザーは、個々のコンポーネントの実装ではなく、ディープラーニングのさまざまな面に労力をかけることができます。マガジンの最新号が公開されました。命令セットにより以前は不可能だったベクトル化を行う方法について紹介します。マガジンの最新号が公開されました。概要とその使用法を示すサンプルコードを紹介します。Computing」の日本語参考訳です。号に収録されている、オープンソースの分散型ディープラーニング・フレームワークでディープラーニングの普及を促進する取り組みを紹介した章を抜粋翻訳したものです。サイトはエクセルソフト株式会社が運営しています。社名、製品名などは一般に各社の表示、商標または登録商標です。