『人工知能は人間を超えるかディープラーニングの先にあるもの』松尾豊東京大学准教授セッション

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重み和をもとめる

誤差逆伝搬によって層間の重みを修正することで学習する

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ディープラーニングはデータをもとに「何を表現すべきか」を自動的に獲得している

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隠れ層は細いので、隠れ層に一番重要な特徴量が出てくる

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真ん中の隠れ層を上にあげて重ねる。隠れ層値自体を、次の層の入力にする。それを重ねる

それによってより高次の特徴量が出てくる

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なぜ計算機パワーが必要かというとノイズを入れる必要があったから

「画像にノイズを加えた状態で元の状態を復元せよ」という問題にすると、真ん中に出てくる確率変数のところの抽象的な概念が綺麗なもので出てくる。そうすると何段も重ねても耐えれるものが出てくる

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広告・金融・軍事、がAIビジネスの親和性高い

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