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HOME有料会員向けトップ > 《日経Robo》なぜディープニューラルネットは汎化するのか

日経Robotics 2017年8月号

AI最前線

《日経Robo》なぜディープニューラルネットは汎化するのか

PFN岡野原氏によるAI解説:第25回

  • 岡野原 大輔=Preferred Networks 取締役副社長
  • 2017/07/10 00:00
  • 1/2ページ

出典:日経Robotics、2017年8月号、pp.36-37(記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります)

本記事はロボットとAI技術の専門誌『日経Robotics』のデジタル版です

 機械学習の目標は、有限の訓練データからルールや知識を獲得し、(同じ分布からサンプリングされる)訓練データには含まれないが、訓練データと同様の性質をもつ未知のデータに対してもうまく推論できるようなモデルを獲得することである。この能力を汎化能力と呼ぶ。

 一般に学習は訓練データZ={zi}Ni=1が与えられた時、訓練データに対する損失関数l(z,f)の和を最小にするような関数fを求めることで実現する。

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