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Tue, 20 Aug 2024 14:30:16 +0000

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畳み込みニューラルネットワークとは何か?

ニューラルネットワークとは何か?わかりやすく解説! | Webpia

近年のAI(人工知能)ブームにおいて、みなさんの中にはAIってなんだろう?AIについて勉強してみたいと思われている方も多いのではないでしょうか。 現在のAIブームは、機械学習や深層学習を用いたものが主流になっています。 その中でも、機械学習の中の1つで深層学習のベースとなっているニューラルネットワークについて学べる書籍を今回は紹介していきたいと思います。 本記事の内容 ニューラルネットワークについて 書籍紹介 ニューラルネットワーク自作入門 (日本語) 必要な数学だけでわかる ニューラルネットワークの理論と実装 (日本語) Excelでわかるディープラーニング超入門 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 人工知能プログラミングのための数学がわかる本 (日本語) [第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 マンガでわかる!

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ひとつには上記で話したように、ベクトルで対象を認識しているからということが挙げられます。しかし、もうひとつ、重要な点があります。それが"プーリング"です。 開発者のジェフ・ヒントンはこのような言葉を残しています。 I believe Convolution, but I don't believe Pooling.

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パディング 図2や3で示したように,フィルタを画像に適用するとき,画像からフィルタがはみ出すような位置にフィルタを重ねることができません.そのため,畳み込み処理による出力画像は入力画像よりも小さくなります. そこで, ゼロパディング と呼ばれる方法を用いて, 出力画像が入力画像と同じサイズになるようにする アプローチがよく用いられています.ゼロパディングはとてもシンプルで,フィルタを適用する前に,入力画像の外側に画素値0の画素を配置するだけです(下図). 図5. ゼロパディングの例.入力画像と出力画像のサイズが同じになる. ストライド 図3で示した例では,画像上を縦横方向に1画素ずつフィルタをずらしながら,各重なりで両者の積和を計算することで出力画像を生成していました.このフィルタを適用する際のずらし幅を ストライド と呼びます. ストライド$s$を用いた際の出力画像のサイズは,入力画像に対して$1/s$になります. ニューラルネットワークとは何か?わかりやすく解説! | Webpia. そのため,ストライド$s$の値を2以上に設定することで画像サイズを小さく変換することができます. 画像サイズを小さくする際は,ストライドを2にして畳み込み処理を行うか,後述するプーリング処理のストライドを2にして画像を処理し,画像サイズを半分にすることが多いです. プーリング層 (Pooling layer) プーリング層では,画像内の局所的な情報をまとめる操作を行います.具体的には, Max PoolingとAverage Pooling と呼ばれる2種類のプーリング操作がよく使用されています. Max Poolingでは,画像内の局所領域(以下では$2\times2$画素領域)のうち最大画素値を出力することで,画像を変換します. Max Poolingの例.上の例では,画像中の\(2\times2\)の領域の最大値を出力することで,画像を変換している. Average Poolingでは,局所領域の画素値の平均値を出力することで,画像を変換します. Average Poolingの例.画像中の\(2\times2\)の領域の平均値を出力することで,画像を変換する. Max Pooling,Average Poolingともに上記の操作をスライドさせながら画像全体に対して行うことで,画像全体を変換します. 操作対象の局所領域サイズ(フィルタサイズ)や,ストライドの値によって出力画像のサイズを調整することができます.

グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)の医療への応用例 医療への応用の例として、GCNで、急性中毒の高精度診断が可能になっています。 ここでは、ミュンヘン工科大学のHendrik BurwinkelらのArXiv論文 ()の概要を紹介します。 『急性中毒のコンピューター診断支援において、これまでのアプローチでは、正しい診断のための潜在的な価値があるにもかかわらず、報告された症例の年齢や性別などのメタ情報(付加的な情報)は考慮されていませんでした。 Hendrik Burwinkeらは、グラフ畳み込みニューラルネットワークを用い、患者の症状に加えて、年齢層や居住地などのメタ情報をグラフ構造として、効果的に取り込んだネットワーク(ToxNet)を提案しました。 ToxNetを用いたところ、中毒症例の情報から、医師の正解数を上回る精度で、毒素を識別可能となりました。』 詳しくは下記の記事で紹介していますので、興味のある方はご覧頂ければ幸いです。 4.まとめ グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)についてなんとなくイメージがつかめましたでしょうか。 本記事では、さらっと理解できることに重点を置きました。 少しでも本記事で、GCNについて理解が深まったと感じて頂ければ幸いです。
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