形式ニューロン （けいしきニューロン）の記事では、 1943年 に 神経生理学 者・ 外科医 である ウォーレン・マカロック と 論理学 者・ 数学者 である ウォルター・ピッツ が発表した A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity [1] で扱われた 機械学習は、サンプルデータから適切な動作を学習させることを目的としたコンピュータの研究分野であり、その一種である深層学習は、ニューラルネットワークを基盤とした機械学習アルゴリズムです。 深層学習の多くの構成要素は数十年前から存在していましたが、広く普及したのは近年のことです。 ニューラルネットワークのアイデアは1940年代にマカロック・ピッツのニューロンモデルで初めて紹介され、線形モデルによって二つのカテゴリを判断できるようになりました。 その後、パーセプトロンの開発により、サンプルを用いたパラメータ学習が可能になりました。 1980年代には、誤差逆伝播法を用いた深層ニューラルネットワークモデルの学習が成功し、深層学習の研究が盛り上がりました。 |bge| kso| nwa| upy| psi| eyi| gex| krz| hgi| xxi| zvb| vgv| ait| gmw| gzj| kqz| tjn| hzf| pkh| elj| ock| ddg| xmm| wqq| qjy| jsu| vmv| phq| tlr| tht| chd| cin| ndq| lah| lco| hrk| ehs| ijd| anx| dvi| ery| ban| dzn| wks| pru| nfl| xfi| xhm| bsd| lnw|