深層学習 
 学習 
 学習例 
 手法 
 深層の重要性 

 NN構成・方式
 構成・方式など
 タスク
 導入
 Sample

 用語
  深層学習（ディープラーニング）
 ・層を深くしたニューラルネットワーク
ディープ ニューラル ネットワーク （deep neural network）
 ・機械学習における 「分けるための判断軸」を自分で見つける。
AIが分けるための判断軸も自発的に創出し、自発的に学習して行く。
特徴量 、特徴点、概念などを誰の手も借りず自ら学習する。
特徴量などを自分で見つけ出すことができる技術。
 ・対象とする問題に関係なく、データをそのまま生データとして学習する。
「end to end machine learnig」

 学習
 ・ニューラルネットワークには、適応可能な重みとバイアスがある。
 ・重みとバイアスを訓練データに適応するように調整する。

 学習例
 ・MNISTのディープラーニング例
VGGを参考
3X3フィルターによるCNN
活性化関数はReLU
全結合層の後にDropoutレイヤを使用
重みの初期値は「He」の初期値を使用

 ディープラーニングによる手法
 ・ImageNet（画像のデータセット）を使用した認識率の競い合い（ILSVRC）
 ・AlexNet
 ・VGG
 ・GoogLeNet
 ・ResNet
スキップ構造

 深層の重要性
 ・層を深くするにつれて、認識性能が向上している。
 ・層を深くしたネットワークは、層を深くしなかった場合よりもパラメータが少ない。
 ・層を深くすれば、学習すべき問題を階層的に分解できる。