深層学習の基本構造と分類AI

抄録

深層学習モデルに入力された情報がネットワーク内を順伝播(でんぱ)し，得られた出力と正解データとの差（誤差）を基に誤差逆伝播法によってモデルが学習する過程，ならびに画像データに含まれる特徴の抽出・分類機構に焦点を当て，深層学習の基本モデルである全結合型ニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークを解説する．最後に，分類AIの応用例として，数値シミュレーションで生成した画像の学習データから実験で観測した画像の解析を可能とする事例を紹介する．