AI 畳み込みニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワークは,畳み込み層とプーリング層を積み上げた構成をしている.画像データを用いた場合,畳み込み層では,出力画像のサイズを調整するために元の画像の周りを固定の値で埋めるパディングを行う.プーリング層では畳み込み層の出力...
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AI AI/人工知能に関する資格をまとめてみた スキルアップに役立ててください
JDLA Deep Learning for GENERAL G検定 概要：ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを検定する 受験資格：制限なし 試験概要：120分、小問226問（前回実績）の知識問題（多肢選択式）、オンラ...
AI 人工知能の未来
人工知能の未来 スーパーインテリジェンス（超知能）のもつアルゴリズムは、あらゆる仕事を奪うわけでもなければ、人間にとって代わるものでもない。とはいえ、近ごろのソフトウェアはかなり賢くなっていて、「iPhone X」のアニ文字を使って自分の表...
AI 大規模なディープニューラルネットワーク（DNN）の学習
大規模なディープニューラルネットワーク（DNN）の学習 大規模なディープニューラルネットワーク（DNN）の学習では学習するべきパラメータ数が膨大となるため,処理の高速化が必要となる.2012 年に提案された分散並列技術であるDistBeli...
AI Hadoopとは？
Hadoopとは、大規模データの蓄積・分析を分散処理技術によって実現するオープンソースのミドルウェアです。 Apacheプロジェクトの元で、Hortonworks社、米国Yahoo!社、Cloudera社といった初期から参加していた企業に加...
AI 勾配消失問題
ディープニューラルネットワークにおいて層が深いと、誤差逆伝播法のときに誤差がどんどん小さくなり学習が収束しない問題がある。これを勾配消失問題と呼ぶ。 ディープニューラルネットワーク（DNN）の普及に貢献した一つの要素に,勾配消失問題を克服す...
AI 過学習
過学習 機械学習においては過学習を避けるために,訓練誤差ではなく汎化誤差を可能なかぎり小さくする手法である正則化を用いることが多い.また複数のモデルの予測結果の平均を利用するアンサンブル学習がある.他にもディープニューラルネットワーク（DN...
AI 学習率の値とコスト関数
学習率の値 学習率の値は学習の進み方に大きな影響を与える.例えば,学習率が過度に小さいとコスト関数の高い局所的最適解から抜け出せなくなることがある.また,大域的最適解に向かって収束している場合でも,学習率が大きいと,収束は速いがコスト関数の...
AI ニューラルネットワーク
ニューラルネットワーク ニューラルネットワークは高い表現力を持つ反面,過学習をしやすいという性質を持つため,それを改善させる方法が多数考案されている.例えば,学習の際に一部のノードを無効化するドロップアウト,一部の層の出力を正規化するバッチ...
AI Mステ #ウルトラSUPERLIVE
Mステ #ウルトラSUPERLIVE 11時間生放送中🎤まもなく ミュージカル『#刀剣乱舞』 #刀剣男士#ウルトラタモリ#Mステ pic.twitter.com/4P2nAmHlG1— music station (@Mst_com) De...