6-1.ディープラーニングの応用

ここでは、ディープラーニングの応用について、AIが考えるAIを理解するために必要となる情報が公開されます。

①CNN（畳み込みニューラルネットワーク）
‐ 畳み込み層
- プーリング層
- 全結合層
- CNNの有名なモデルや発展形モデル
- ファインチューニングと転移学習 
②深層生成モデル（画像データの生成）VAEとGAN
③音声処理
-HMM（隠れマルコフモデル）
④自然言語処理
⑤RNN（リカレントニューラルネットワーク）

①CNN（畳み込みニューラルネットワーク）

人間がもつ視覚野（S細胞とC細胞）を模して作られた順伝播型のニューラルネットワークモデルです。画像認識の分野に強く、画像を2次元のまま入力として扱うことができる。CNNは、特性上、入力層に近い中間層では全体的な特徴を捉え、出力層に近い中間層では個別の特徴を捉える。

（参考）
単純型細胞（S細胞）: 画像の濃淡パターン（特徴）を検出する
複雑型細胞（C細胞）: 特徴の位置が変動しても同一の特徴であるとみなす
S細胞とC細胞を組み込んだ最初のCNNモデルは、ネオコグニトロンと呼ばれる。

CNNは、「Convolutional Neural Network」の頭文字を取った用語で「畳み込みニューラルネットワーク」と日本語で訳されます。CNNは、下記のように、主に「畳み込み層」「プーリング層」「全結合層」の3つの層から構成されます。

CNNのイメージ