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記事検索結果
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従来のニューラルネットワーク技術であったバックプロパゲーションを発展させたのが、深層学習であるが、「深層」とはニューロンの構成をより「多層化」させたものである。
コンピューターグラフィックス(CG)の合成イメージと分類されていない実物のイメージを使って、機械学習のニューラルネットワークを訓練し、CGよりリアルなイメージを効率的に作り出す手法を開...
これからはそういうものがどんどん組み合わさっていくでしょうし、すでにNIPS(Neural Information Processing Systems)など海...
尾形 RNNは、特に自然言語処理などで採用されていますが、連続した情報の処理に向いたニューラルネットワークと言えます。... ニューラルネットワークでは、その層を多くしていくと人間の一部の認識...
同社は時間領域アナログ信号処理に基づくニューラルネットワークTDNNを採用し、演算回路の小型化と完全並列化に成功。
「最適化問題」速度50倍 NTT物性科学基礎研究所と国立情報学研究所の研究チームは、脳の神経細胞(ニューロン)を模倣し、相転移という自然現象に学ん...
▽大野英男東北大教授「スピントロニクス技術に関する先駆的・先導的研究への貢献」▽ジェフリー・E・ヒントン(68)カナダトロント大学名誉教授兼米グーグルディスティングイッシュド・リサーチ...
第二期(1980年代)の、脳の神経回路で行う情報処理を模したニューラルネットワークと基礎理論は同じ。
しかし、自然言語理解、ニューラルネットワーク、画像認識等、AI研究から生み出された個々の研究成果はさまざまな分野で活用され、さまざまなハードウエアをIAとして人間が活用することを可能にしてきた。...
AIは約9層のニューラルネットワークを利用。数値化できない要因をニューラルネットワークが吸収して予測する。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)法と呼ばれる手法を用い、AIの機械学習を多数の掘削面で実施した。
社名が「プリファード・ネットワークス」と複数形になっているのは、重要な技術であるニューラルネットワークとコンピューターネットワークを融合することをメーンタスクとしているため。
─ディープラーニングの基本となるニューラルネットワークについて教えてください。 ... 松尾 ディープラーニングについて、いろいろな説明がなされていますが、基本的には“深い構...
脳機能に見られる特性を計算機上のシミュレーションで表現する数学モデル「ニューラルネットワーク」の研究で有名なジェフリー・ヒントン氏は現在、トロント大と米グーグルを掛け持ちしている。
