日本神経回路学会誌
Online ISSN : 1883-0455
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24 巻 , 1 号
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巻頭言
解説
  • 庄野 逸, 鈴木 藍雅, 鈴木 聡志, 木戸 尚治
    2017 年 24 巻 1 号 p. 3-12
    発行日: 2017/03/05
    公開日: 2017/05/12
    ジャーナル フリー
    本稿では,コンピュータビジョンの業界において既にデファクトスタンダードとなりつつあるディープコンボリューションネット(Deep Convolutional Neural Network:DCNN)の基本的な構造と学習様式を解説し,医療応用への一例を述べる.DCNNは,ネットワークアーキテクチャをFukushimaのネオコグニトロン(Fukushima, K., Biological Cybernetics, Vol.36, No.4, pp.193-202, 1980)として,学習手法を誤差逆伝搬(Error Back Propagation:BP)法を適用した手法であり,比較的な古典的なアーキテクチャと学習手法で構築されている.これらの手法は1980年代から存在するが,もっとも変革が大きい部分は,学習データセットの質と量の変化である.DCNNに代表されるディープラーニングにおいて重要なのは,システムの内部表現の自由度と学習サンプルとの兼ね合いであり,ビッグデータ時代に突入した現在において単純な写真等のデータを確保するのは比較的楽にできるようになってきている.その一方で,医療分野などの計測にコストが掛かるような領域では,学習サンプルを如何に確保するかは重要な問題になると考えられる.我々は,このような少数データセットへの学習方式として転移型の学習様式を用いて,DCNNを構築することを提案し,一定の成果を上げることに成功した.
  • 植木 一也
    2017 年 24 巻 1 号 p. 13-26
    発行日: 2017/03/05
    公開日: 2017/05/12
    ジャーナル フリー
    ディープラーニングは,画像の一般物体認識のタスクにおいて大成功を収めたことから,ビジョン系の多くの研究課題の中で用いられるようになってきた.近年では,画像の一般物体認識だけでなく,画像中にある物体を検出する,画像の説明文を生成する,画像の画風を変換するなど,様々な応用例が出てきている.また,静止画の認識だけに限らず,映像の意味理解や,映像検索の分野でも,多く使われるようになってきた.本稿では,大量映像からの検索技術を例に挙げ,そこで利用されている畳み込みニューラルネットワークと呼ばれるディープラーニングの活用方法を紹介する.現在,映像検索の学習に使用できる正解付けされた映像の量や質は,静止画に比べて十分ではないが,大量の静止画で学習された畳み込みニューラルネットワークから有益な特徴を抽出することで,映像検索の精度を向上させることが可能である.具体的な事例として,映像検索の中でも,映像に自動でタグ(意味索引)を付与する技術と,複数のキーワードの組み合わせからなるクエリ文を用いて映像を検索する技術を紹介する.
  • 磯 健一
    2017 年 24 巻 1 号 p. 27-38
    発行日: 2017/03/05
    公開日: 2017/05/12
    ジャーナル フリー
    音声認識においてDeep Learning技術がどのように利用されているか,いくつかの方式について概観する.また実際の商用事例としてヤフー音声認識サービスYJVOICEにおけるDeep Learning活用事例を紹介する.
報告
受賞概要
会報
編集後記
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