()(太字はポールポジション)衆学これらを犯しても僧権を失うことはなく、心の中で反省するだけでいい。衆学法ディープラーニング概要.歴史.ディープラーニングはニューラルネットワークの分野で最初に実現されたため、歴史はニューラルネットワークの発展から順次記載する。前史.初期のディープラーニングはジェフリー・ヒントンによる貢献が大きいため、ニューラルネットワークによる理論実証の過程を記載する。利用.ディープラーニングは物体認識を中心にさまざまな分野で活用されている。また、Googleをはじめとした多くのIT企業が研究開発に力を入れている。国家の経済成長を大きく左右する技術であるため、国家間の研究開発競争は経済戦争を引き起こしている。エンターテインメントにおいても、NPCのAIはメタ解析によるディープラーニングが主流となり、ゲームデザインには人間とAIの協調が求められるようになった。また、自動運転車の障害物センサーや医療にも使われている。ネットワークモデル.ネットワークモデルは現在も盛んに研究されており、毎年新しいものが提案されている。畳み込みニューラルネットワーク.敵対的生成ネットワーク.ボルツマンマシン.統計的な変動をもちいたホップフィールド・ネットワークの一種。制限ボルツマンマシン.同一層間では接続を持たないボルツマンマシン。回帰型ニューラルネットワーク.特有の問題.勾配消失問題.過学習.トレーニングデータでは高識別率を達成しながら、テストデータでは識別率が低い現象。過剰適合も参照のこと。局所最適解へのトラップ.学習が、大域的な最適解ではなく、局所的には適した解へと収束し、抜け出せなくなること。テクニック.データ拡張.深層学習以外でも広く使われているが、入力データが画像など、どのようなテストデータが来るかあらかじめある程度の想定(モデル化)ができる場合は、たとえば画像の回転や引き延ばしを行うことで入力データ数を増やすことも昔から行われている。活性化関数.古くからニューラルネットワークにおいてはシグモイド関数がよく使われていたが、勾配消失問題などにより、近年では別の関数が使われるようになった。詳しくは活性化関数を参照。