| 大会名称 |
|---|
| 2020年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2020 |
| 発行日 |
| 2020-08-18 |
| セッション番号 |
| 110 |
| セッション名 |
| 深層学習の源流を探り、未来を拓く |
| 講演日 |
| 2020/09/02 |
| 講演場所(会議室等) |
| 第1イベント会場 |
| 講演番号 |
| S-1-1 |
| タイトル |
| 深層神経回路ネオコグニトロン ― 過去・現在・将来 ― |
| 著者名 |
| 福島 邦彦, |
| キーワード |
| 抄録 |
| 高いパターン認識能力を学習によって獲得することができる手法として、深層学習(deep learning)やCNN (convolutional neural network)が最近注目を集めている。福島が1979年に発表したネオコグニトロンもそのような階層型多層神経回路の一種で、文字認識をはじめとする視覚パターン認識に高い能力を発揮する。ネオコグニトロンの歴史は古いが、現在に至るまで種々の改良が加えられ発展を続けている。ネオコグニトロンの着想、その後の発展を追いつつ、現在広く用いられているdeep CNNとの相違点も含めて、最近のネオコグニトロンを紹介する。 |