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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。