「ネオコグニトロンはまだ進化する」、画像向けディープラーニング「CNN」の父に聞く
画像認識や音声認識などで他の機械学習技術を凌駕する認識性能を次々と実現しているディープラーニング（深層学習）技術。特に、性能向上が目覚ましいのが、画像中の物体認識などに使われる「畳み込みニューラルネットワーク（convolutional neural network：CNN」だ（関連記事）。今後、家電製品やセキュリティー用カメラ、自動車の自動運転、そしてロボットビジョンなどさまざまな分野で応用が広がりそうである。 そのCNNの原型「ネオコグニトロン」を1979年に世界で初めて発表したのがファジィシステム研究所 特別研究員の福島邦彦氏である。原型といっても、現在のCNNとは学習手法が異なるだけで、ニューラルネットワークとしての基本構造はほとんど同じである。 ネオコグニトロンの発表後、福島氏は大阪大学ほかいくつかの大学で教授職を歴任。日本神経回路学会（JNNS） 初代会長、国際神経回路学会（I
人工知能学会誌 連載解説「Deep Learning（深層学習）」
人工知能学会監修『深層学習 — Deep Learning』出版の案内 本連載解説の記事を加筆・再編集した書籍『深層学習 — Deep Learning』を近代科学社から2015年10月31日に出版しました． 監修：人工知能学会 著者：麻生 英樹，安田 宗樹，前田 新一，岡野原 大輔，岡谷 貴之，久保 陽太郎，ボレガラ・ダヌシカ 編集：神嶌 敏弘 出版：近代科学社 出版社のページ サポートページ 人工知能学会誌 連載解説「Deep Learning（深層学習）」 現在では記事は無料で公開されています． 安田 宗樹「ディープボルツマンマシン入門 : ボルツマンマシン学習の基礎」人工知能学会誌 Vol.28 No.3 (2013年5月) 麻生 英樹「多層ニューラルネットワークによる深層表現の学習」人工知能学会誌 Vol.28 No.4 (2013年7月) 岡野原 大輔「大規模Deep Lear
上下逆さまの顔も識別できる顔認識アルゴリズム | スラド IT
米Yahoo Labsやスタンフォード大学の研究者らが新たな顔認識アルゴリズムを開発したそうだ（MIT Technology Review、Slashdot）。この新しいアルゴリズムは従来難しいとされてきた斜めを向いたものや、上下逆さまの場合など真正面を向いていないものも顔として識別できるという。 今回開発されたアルゴリズムは 「deep convolutional neural network」というニューラルネットワークを用いて学習させる手法で開発されているとのこと。研究者らは20万の様々なアングルから撮影した顔を含む画像と顔を含まない2000万の画像を合わせたデータベースを作り、128の画像を1つのバッチとして5万回繰り返し学習させたという。このような多階層ニューラルネットワークの学習によりアルゴリズムの精度を向上させたとのこと。特に以前は非常に難しかった上下逆さまの顔の識別が飛躍的
ニューラルネットワークと深層学習(和訳) - Qiita
とりあえず読んでみたい、という方は：「ニューラルネットワークと深層学習」日本語訳のページをご覧ください。 Deep Learningってのがマジヤバイらしい・・・でも、取っかかりがつかめない・・・ ここ最近、Deep Learningの盛り上がりが凄いですね。私の中でも、深層学習を覚えなきゃ、置いてかれてしまい、ついには自分の仕事までAIに奪われるのでは、という危機感と、逆に今Deep Learningを使えるようになれば未来の発明者になれるのでは、という期待感が高まり、Deep Learningを勉強しなくては、と思い続けていました。 しかしながら、私はDeep Learningがどうしても理解できませんでした。これまで何十種類ものDeep Learningの教材を試してきました。しかし、Deep Learningがどうしても理解できませんでした。しかし、世の中にある文書で、なかなかとっ
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Photo Tourism: Microsoft Research, Interactive Visual Media Group
https://cadlab.cs.ucla.edu/~cong/slides/fpga2015_chen.pdf
Facebookはなぜ人工知能向けツールをオープンソースにするのか