著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
1 はじめに
ディープラーニングは近年急成長している分野です。コンピュータを利用してビッグデータを処理し、自然言語理解や画像認識などを実現し、大きな成功を収めています。現在、ディープラーニングは人工知能の分野における重要な研究方向となっています。その核となるアルゴリズムはニューラル ネットワークであり、大量のデータをトレーニングすることでモデルのパフォーマンスを向上させることができます。深層学習フレームワークは、フレームワークとモデル ライブラリという 2 つの大きなカテゴリに分類できます。この記事では、まず深層学習の基本概念と開発の歴史を紹介し、次に深層学習フレームワークの開発状況と開発プロセスを説明し、最後に一般的に使用されるいくつかの深層学習フレームワークとモデル ライブラリの機能と特徴を紹介します。
2. 基本的な概念と用語
2.1 ディープラーニング
ディープラーニングとは、多値非線形活性化関数に基づく機械学習手法であり、データ表現やパターン認識タスクを学習することで自身の性能を向上させるアルゴリズム群です。深層学習システムは、浅い部分と深い部分の 2 つの部分で構成されています。浅いモデルは入力特徴を迅速かつ効率的に識別でき、一方、深いモデルは浅いモデルの出力を組み合わせることでより抽象的な表現を学習します。
2.1.1 コンセプト
- ニューラル ネットワーク: ニューラル ネットワークは、最も有名な深層学習モデルの 1 つであり、相互に接続された複数のノードで構成され、情報を計算して転送することでデータの分布や特性を学習します。ニューラル ネットワークは、脳のニューロン ネットワークに基づいて改良され、学習の困難を克服し、過剰適合の問題を解決するための一連の新しいテクノロジーが追加されています。
- ディープ ラーニング: ディープ ラーニングは、ディープ ニューラル ネットワークに基づくパターン認識と予測である機械学習テクノロジーの一種を指します。深層学習の目的は、コンピューターに生データから基礎的な構造とパターンを自動的に見つける機能を提供することです。
- モデル：深層学習モデル（深層学習モデル）