16/06/28 10:53:51.85 tbai2mxL.net
第2回 「機械学習の理論的側面」（第2回産総研人工知能セミナー）
講師：早稲田大学 先進理工学研究科 園田 翔
「ニューラルネットの積分表現理論」
URLﾘﾝｸ(unit.aist.go.jp)
＞ディープラーニングの活躍が目覚ましい。一方で、理論的にはっきりと分かっていることは少ない。
＞例えば、ニューラルネットの内部ではどのように情報が表現されているのか。
＞ニューラルネットは一層でも万能なのに、なぜディープなのか。
ニューラルネットの 積分表現理論
URLﾘﾝｸ(unit.aist.go.jp)
どこまで人間の脳に 迫れるか？ 期待が高まる人工知能技術「ディープラーニング」
URLﾘﾝｸ(www.nttcom.co.jp) の最後。
株式会社Preferred Infrastructureのリサーチャー、得居誠也氏
＞ディープラーニングの仕組みは、いまだブラックボックスです」という得居氏の説明がまさにこの技術を象徴している。
＞すでに実装も始まっていることから、「こういう理論に基づきこういう仕組みであると説明できて当然」と考えられがちだ。
＞しかし、ディープラーニングの仕組みを説明するには、人間の脳神経の仕組みを解明するのに近い困難さがあるともいわれる。