第3回AIジェネラル基礎ゼミが行われました。

AIジェネラル基礎ゼミ

第３回　「深層学習の仕組み⑵」（2021年10月13日）

信州大学社会基盤研究所　特任教授　林憲一

　第3回授業において、林先生は前回に引き続き、「深層学習」の基礎原理について
説明されました。

１．ディープニューラルネットワーク
　林先生はまず、機械学習におけるニューラルネットワーク（人の神経回路を模した
多層ネットワーク構成手法）の深化、ディープニューラルネットワークについて具体
的に説明されました。かかるニューラルネットワークの深化は目覚ましく、2015年に
は152層もの多層化が実現し、「人間の目を超えた」と称されたが、今日においても
日々更なる深化が進んでいるとのことでした。また、ディープニューラルネットワー
クにおける具体的内容として、畳み込み処理・演算等に関する説明を、図を用い、専
門分野でない学生にも分かりやすく解説されました。

２．画像認識分野での応用
　続けて、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が実際にどのように用いられて
いるのか、問題点も踏まえながら、物体識別タスク（画像に映る物体の特定を図るタ
スク）、物体検出タスク（画像に写る物体クラスの識別に加え、その物体の位置を特
定するタスク）等、タスクごとに詳しく説明されました。