あらまし

エンドツーエンド深層学習のフロンティア

西田 京介 井島 勇祐 田良島 周平 

Vol.101 No.9pp.920-925

発行日:2018/09/01

Online ISSN:2188-2355

Print ISSN:0913-5693

種別:解説

専門分野:

キーワード:
深層学習エンドツーエンドニューラルネットワーク

本文:PDF(611.3KB)

あらまし:
本稿では,ニューラルネットワークの基礎的な知識を有する読者を想定し,エンドツーエンド深層学習の最新動向について解説する.エンドツーエンド深層学習は,タスクに対して適切な構造を持つ一つのニューラルネットワークにより入出力関係を直接学習するものであり,従来取り組まれてきた,人間により設計された特徴量による学習に比べて高い精度を実現できた例が多数報告されている.本稿では,まず自然言語処理,音声処理,画像処理を中心に研究の動向について紹介した後に,各分野の動向に基づいて,エンドツーエンド学習がどのようなケースで有効に働くかについて考察を述べる.

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