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多層ニューラルネットワークのパラメータ初期化手法の修正

机译：多层神经网络参数初始化方法的改进

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摘要

近年深い階層を持つ人工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）が多くの成果とともに再注目され，ディープニューラルネットワークの学習手法（ディープラーニング）に関する研究が改めて活発になっている.2012年に開催されたImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC 2012)の画像分類タスクでは，ディープニューラルネットワークを用いたチームが人エニューラルネットワーク以外の機械学習を用いたチームを大きく上回るスコアを記録し,人工ニューラルネットワークの研究者以外の人にも衝撃を与えた.
机译：近年来，深层人工神经网络（深层神经网络）已经重新聚焦，并取得了许多成就，对深层神经网络学习方法（深度学习）的研究又重新活跃起来。ImageNet Large 2012在Scale Visual Recognition Challenge（ILSVRC 2012）的图像分类任务中，使用深度神经网络的团队记录的分数大大超过了使用机器学习而非人类神经网络的团队。这也震惊了人们。

著录项

  • 来源
    《生産研究》 |2016年第3期|81-84|共4页
  • 作者

    中丸智貴; 合原一幸; 奥　牧人;

  • 作者单位

    東京大学工学部　計数工学科;

    東京大学生産技術研究所　情報•エレクトロニクス系部門;

    東京大学生産技術研究所　情報•エレクトロニクス系部門;

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