NVIDIAお使いのブラウザーは対応していません。お使いのウェブブラウザーはこのウェブサイトでは対応していません。いくつかの機能が正常に動作しない可能性がございます。アップグレートいただくか下記のブラウザーのどれかをインストールください。シリーズ『ナイトライダー』は、予言的なものでした。人間の言葉を話せるあの自動運転車は、画像認識と言語認識におけるハリウッドの教えをも示していたのです。よるディープラーニングで実現されたことでしょう。エネルギーの研究における目の役割を果たしています。よって、より早く医療画像から疾患を見つけ出し、人命を救うこともできます。友人の写真を投稿して、組み込みの自動タグ付け機能で名前を入力し、交友関係の潤滑化を図っています。取り除いたら、自動運転を可能にするコンピューターによる目を失い、何の興奮もないありふれたアクションの小道具となりはてるでしょう。外せば、彼の独身生活を皮肉たっぷりにからかうインテリジェントなコンピューター音声が失われてしまいます。フランス語やスペイン語の運用能力がなくなるのは言うまでもありません。間違いなく音声ベースのコンピューティングの変革に拍車をかけています。耳と音声を提供する自然言語処理の脳の役割を果たしています。ような未来型車の開発が急ピッチで進められています。現在の自律走行車は、道路に出る前に、シミュレーションで性能をテストすることができます。そのため開発者は、クルマの目に人間を超えた認知レベルで見る能力があることをテストし、検証することが可能です。搭載マシンが人間のような目と耳を利用するようになっています。コンピューティングの進歩によって実現したものです。現在にたどり着くまでの経緯をよく訊かれます。ネットワークを研究する研究者らが、人間の脳内のニューロン間で形成される生物学的結合から着想を得ました。研究者らもこの考えに従ったのです。とって重要な節目が訪れました。Recognition』と題された影響力の大きな論文を発表したためです。この論文では、それらの学習アルゴリズムがいかに最低限の前処理で手書き文字に含まれるパターンを分類するのに役立つかが説明されています。関する研究によって、銀行小切手の読み取りにおける記録的な精度が実証され、今では商業的な小切手の処理に広く採用されています。将来性に対する期待が一気に高まりました。主任研究員となりました。Networks』と題された画期的な論文を発表しました。この研究によって、物体認識の状況が進展しました。万枚の画像を分類するトレーニングを行い、エラー率を記録的に低減して優勝を果たしました。ブームの火付け役となったわけです。犬とポニーを見分けるここで、画像認識の役割を示す例を紹介します。デーンを見れば、大きいながらも犬だとわかりますが、コンピューターが見るのは数字だけです。デーンがポニーでないことをどうやって判断するのでしょうか。多くの層を通すことで処理できます。デーンが持つさまざまな特徴をこの方法で識別すれば、犬という答えに行きつくことが可能になります。掘り下げてみましょう。以上の隠れ層、そして出力層から成ります。識別できるよう、一度に少しずつ画像の詳細を定義します。いえ、トレーニングの初期段階には特に、ミスがよく起こります。畳み込み層:数学では、畳み込みはグループ化関数にあたります。目の行列が作成されます。畳み込み層でそれらの畳み込みを使用して入力データをフィルター処理し、情報を見つけます。この畳み込み層が手間のかかるコンピューティング上の処理のほとんどを行います。畳み込み層は数学的なフィルターとして機能し、これによりコンピューターは、画像の輪郭や、暗い領域と明るい領域、色合いのほか、高さ、幅、奥行きなどの詳細を特定できます。枚の画像に多数の畳み込み層がフィルターとして適用されます。プーリング層は、たいてい畳み込み層の間にあり、畳み込み層によって作成された表現のサイズを減らすとともに、必要なメモリを減らして畳み込み層の数を増やすために使われます。ネットワークのパフォーマンスと安定性を高めるために使われる手法です。データに変換して、各層の入力をより扱いやすくします。データを正規化する処理だと考えてください。つの層の各ニューロンを別の層のすべてのニューロンに結合するために使われます。ページをご覧ください。テキストにも役立ちます。巨大な配列をこれらの隠れ層に配備し、これらはすべて画像識別の効率化に寄与します。ネットワークと呼ばれます。ループとして機能するメモリを持つ点が異なります。人間の脳のように、特に会話において、文章を予測する上で、情報が新しければ新しいほどより多くの重み付けが行われます。単語の配列の中で次に来るものを予測する場合に適しています。さまざまな長さのデータ配列を入力できます。年代から存在しています。ネットワークを考案しました。氏によって考案されました。音声認識分野で飛躍を遂げます。音声認識水準を上回るという画期的な出来事が起こっています。特定のデータの配列に適用することで、次に来る内容を推測できます。ループが形成されます。典型例をご紹介します。食堂でメイン料理が提供される曜日を把握するのに役立ちます。毎週同じ曜日に同じ料理が提供される、固定スケジュールがあるとします。月曜にはハンバーガー、火曜にはタコス、水曜にはピザ、木曜には寿司、金曜にはパスタといった具合です。順序が存在することと、木曜の料理が提供されたばかりだということを学習したため、金曜の料理が次に来るわけです)。別の応用例として文章が挙げられます。走ってきたばかりなので、飲み物に______がほしい」という文章の場合、人間なら過去の経験から空欄をどう埋めればいいか判断できるでしょう。場合は、そのメモリ機能のおかげで、たとえば空欄に「水」を入れて答えを完成させる同様の文章を使って十分なトレーニングを行ったメモリを用意できるため、次に何が来るかを予測することが可能です。応用例は、自然言語処理や音声認識にとどまりません。言語の翻訳、株価予測、アルゴリズム取引にも利用されています。対してトレーニングが行われます。入力順序でトレーニングが行われ、もう一方は、逆の順序でトレーニングが行われます。よって、アプリ、Web、そしてマシンの世界の見る能力と話す能力が劇的に向上しました。つの機構がなければ、私たちのマシンはつまらないものになっていたでしょう。会話の中でさまざまな新しい質問を行う方法を教えてくれます。近い将来、自律走行車も実現され、私たちの生活の主役となることでしょう。開発者向けサイトをご覧ください。最新の講義情報をご確認ください。