| 出典: ディープラーニング 『フリー百科事典 ウィキペディア日本語版(Wikipedia)』 最終更新 2023年11月7日 (火) 01:28 UTC、URL: https://ja.wikipedia.org/ ディープラーニング（英: deep learning）または深層学習（しんそうがくしゅう）とは、対象の全体像から細部までの各々の粒度の概念を階層構造として関連させて学習する手法のことである。深層学習は複数の独立した機械学習手法の総称であり、その中でも最も普及した手法は、（狭義には4層以上の）多層の人工ニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、英: deep neural network; DNN）による機械学習手法である。 要素技術としてはバックプロパゲーションなど、20世紀のうちに開発されていたものの、4層以上の深層ニューラルネットについて、局所最適解や勾配消失などの技術的な問題によって十分学習させられず、性能も芳しくなかった。しかし、ジェフリー・ヒントンの研究チームが2006年に多層ニューラルネットワークを用いたオートエンコーダを発表したことをきっかけに、多層ニューラルネットワークの学習の研究が進展し、同時に学習に必要な計算機の能力向上とインターネットの発展による学習データの流通が相まって、十分に学習させられるようになった。その結果、音声・画像・自然言語を対象とする諸問題に対して他の手法を圧倒する高い性能を示し、2000年代末から2010年代にかけて急速に普及した。 [概要] ディープラーニングは、学習に用いる具体的な数学的概念はどうであれ、対象の全体像から細部までの各々の粒度の概念を階層構造として関連させて学習する手法を指す。21世紀に入って、オートエンコーダを始めとするジェフリー・ヒントンらによる多層ニューラルネットワークによる学習の研究や、学習に必要な計算機の能力向上、および、インターネットの発展による学習データの流通により、多層ニューラルネットによる手法が最初に確立された。 ・・・ |
| 同義語・類義語 | 関連語・その他 |
|---|---|
| deep learning | |
| díːp lə́rniŋ | |
| ディープ ラゥァーニング | |
| ディープ・ラゥァーニング | |
| ディ́ープ・ラゥ́ァーニング | |
| ディープ ラーニング | |
| ディープ・ラーニング | |
| ディ́ープ・ラ́ーニング | |
| ディープラーニング | |
| 深層学習 | |
| しんそう がくしゅう | |
| shinsou gakusyuu | |
| ・ | |
| DNN | |
| Deep Neural Network | |
| deep neural network | |
| díːp núrəl nétwə̀ːrk | |
| ディープ ヌウラルゥ ネットゥワゥァーク | |
| ディープ・ヌウラルゥ・ネットゥワゥァーク | |
| ディ́ープ・ヌ́ウラルゥ・ネッ́トゥワゥァ̀ーク | |
| ディープ ニューラル ネットワーク | |
| ディープ・ニューラル・ネットワーク | |
| ディ́ープ・ニュ́ーラル・ネッ́トワ̀ーク | |
| ディープニューラルネットワーク | |
| 深層人工神経網 | |
| 深層人工神経回路網 | |
| しんそう じんこう しんけい かいろもう | |
| shinsou jinkou shinkei kairomou | |
| 更新日:2023年11月28日 |