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ディープラーニングのアルゴリズムをわかりやすく解説したページまとめ

ディープラーニングのアルゴリズムをわかりやすく解説したページまとめ

今、とても注目を集める技術のひとつであるディープラーニング。ディープラーニングはこのアルゴリズムで動いている!と一種類のアルゴリズムだけが使われているわけではなく、多彩なアルゴリズムで動いています。そのため、ディープラーニングのアルゴリズムについて興味を持ち、知りたいときに、調べるのに手間取ってしまいますよね。

インターネットが発達し、さまざまな情報が得やすくなっている現代ですが、それでも情報を探すというのは手間がかかるし、ときには難しいでしょう。そんなとき、ディープラーニングのアルゴリズムについて解説したページをまとめたサイトがあると便利に違いありません。

この記事では、そんなあなたの要望に答えてディープラーニングのアルゴリズムを簡単に勉強できるページをまとめました。ぜひ、ディープラーニングについての学習に役立てましょう!
そこで今回は、ディープラーニングのアルゴリズムをわかりやすく解説したページを紹介します。まずは、ディープニューラルネットワークについてです。

  1. ディープラーニングのアルゴリズムの解説ページ:ディープニューラルネットワーク
    1. @IT「AI・機械学習の用語辞典:ディープニューラルネットワーク(DNN:Deep Neural Network)とは?」
    2. Skymind「ディープニューラルネットワークについて」
    3. AIZINE「AIに興味があるなら知っておきたいDeep Neural Networkとは」
  2. ディープラーニングのアルゴリズムの解説ページ:畳み込みニューラルネットワーク
    1. Udemyメディア「畳み込みニューラルネットワークとは?手順も丁寧に解説」
    2. 株式会社システムインテグレータ「畳み込みニューラルネットワーク_CNN(Vol.16)」
    3. そうだ!研究しよう「画像処理でよく使われる畳み込みニューラルネットワークとは」
    4. AIZINE「3分でわかりやすく解説!畳み込みニューラルネットワーク・CNNとは」
  3. ディープラーニングのアルゴリズムの解説ページ:再帰型ニューラルネットワーク
    1. i Magazine「再帰型ニューラルネットワークの「基礎の基礎」を理解する ~ディープラーニング入門|第3回」
    2. DeepAge「RNN:時系列データを扱うRecurrent Neural Networksとは」
    3. 株式会社システムインテグレータ「リカレントニューラルネットワーク_RNN (Vol.17)」
  4. ディープラーニングのアルゴリズムの解説ページ:LSTM
    1. @IT「AI・機械学習の用語辞典:LSTM(Long Short-Term Memory: 長・短期記憶)とは?」
    2. 株式会社システムインテグレータ「LSTM 〜Long Short-Term Memory〜(Vol.18)」
    3. HELLO CYBERNETICS「いまさら聞けないLSTMの基本」
  5. ディープラーニングのアルゴリズムの解説ページ:敵対的生成ネットワーク
    1. Ledge.ai「GAN(敵対的生成ネットワーク)とは|意味・仕組み・応用例」
    2. 株式会社システムインテグレータ「敵対的生成ネットワーク_GAN (Vol.19)」
    3. 株式会社ライトコード「GANで本物のように精巧な画像生成モデルを作ってみる」

ディープラーニングのアルゴリズムの解説ページ:ディープニューラルネットワーク

ニューラルネットワークのイメージ

ディープニューラルネットワーク(Deep Neural Network)はDNNとも略されるディープラーニングのアルゴリズムです。ディープニューラルネットワークはディープラーニングのアルゴリズムの中でももっとも使われている、かつ基本的なものなのできちんと押さえましょう。

それでは、そんなディープニューラルネットワークについて解説されているページについてお伝えします。

@IT「AI・機械学習の用語辞典:ディープニューラルネットワーク(DNN:Deep Neural Network)とは?」

ディープニューラルネットワーク(DNN:Deep Neural Network)とは?
用語「ディープニューラルネットワーク」について説明。ニューラルネットワークをディープラーニングに対応させて、ネットワークの階層を深くしたもののことを指す。
用語辞典というだけあって、図を交えて端的にわかりやすく、要点や基本的事項だけを押さえて解説されています。ディープラーニングのアルゴリズムについて初めて勉強するという人はまずはここから始めましょう。

Skymind「ディープニューラルネットワークについて」

ディープニューラルネットワークについて
ディープニューラルネットワークについて
ニューラルネットワークから始まり、ディープニューラルネットワークの概念、手法を詳細に紹介しているページです。長めのページなのでディープラーニングのアルゴリズムを勉強したての人は、必要事項や興味のある部分を抜き出して読むのがベスト。

AIZINE「AIに興味があるなら知っておきたいDeep Neural Networkとは」

AIに興味があるなら知っておきたいDeep Neural Networkとは
AI(人工知能)という言葉を聞くようになった中で様々な用語も見るようになりました。その中で「deep neural network(ディープニューラルネットワーク)」という言葉も聞きますよね。そこでdeep neural networkとは何かをお話します。
当メディア(AIZINE)でも、ディープニューラルネットワークについて解説した記事があります。この記事ではディープラーニングとの違いや仕組みまで幅広く解説しているので、しっかり知りたい方におすすめです。

続いて、画像の識別などに使われる畳み込みニューラルネットワークについて解説されているページの紹介です。

ディープラーニングのアルゴリズムの解説ページ:畳み込みニューラルネットワーク

畳み込みのイメージ
畳み込みニューラルネットワーク(Convolution Neural Network)はCNNとも略されるディープラーニングのアルゴリズムです。画像認識処理や自然言語処理に興味のある人にとって畳み込みニューラルネットワークは、ディープラーニングのアルゴリズムのなかでも絶対に覚えたいものなので要チェック!

Udemyメディア「畳み込みニューラルネットワークとは?手順も丁寧に解説」

畳み込みニューラルネットワークとは?手順も丁寧に…|Udemy メディア
画像認識などに使われている畳み込みニューラルネットワークについて、人工知能に関する知識があまりない初心者でもわかるよう、丁寧に解説しています。また、手順もわかりやすく紹介しています。
畳み込みニューラルネットワークがどんなものなのか勉強するにあたって最初に目を通したいページです。数式がなく、分量も少なめで、例を通して畳み込みニューラルネットワークについて解説しており、頭の中にイメージを作り上げるには最適でしょう。

株式会社システムインテグレータ「畳み込みニューラルネットワーク_CNN(Vol.16)」

畳み込みニューラルネットワーク_CNN(Vol.16)
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像認識などによく使われるニューラルネットワークの構造ですが、最近では自然言語処理(NLP)など他の用途にも使われ始めています。Vol.16では、畳み込み層とプーリング層の役割を解説し、最後の全結合層で確率計算により判定する仕組みを説明します。畳み込み層における特徴(フィルタ…
畳み込み層やプーリング層など、畳み込みニューラルネットワークの各層別に、その役割やおこなっていることについて解説しています。図がカラフルで豊富なため、理解が難しくなる部分でもすんなり理解できるに違いありません。

そうだ!研究しよう「画像処理でよく使われる畳み込みニューラルネットワークとは」

画像処理でよく使われる畳み込みニューラルネットワークとは
この記事はこんな人にオススメです. 人工知能について興味がある人 畳み込みニューラルネットワークについてざっく…
畳み込みニューラルネットワークで、どのように画像認識処理がなされていくのかをわかりやすく解説したページです。こちらも画像が多く、一部の画像は動くので、どのような動きで処理されていく(学習していく)のかわかりやすくなっています。

AIZINE「3分でわかりやすく解説!畳み込みニューラルネットワーク・CNNとは」

3分でわかりやすく解説!畳み込みニューラルネットワーク・CNNとは
CNN(畳み込みニューラルネットワーク)と言う言葉を目にしたことはありますよね。しかしエンジニアでもCNNとは何かを完璧に理解しきれている人はそう多くはないでしょう。それではAI(人工知能)に欠かせないCNNとは何かについてわかりやすくお話します。
こちらも当メディア(AIZINE)で取り上げているページです。CNNの仕組みや画像認識での使い方、実際に使うときの注意点など、一から幅広く学ぶことができるでしょう。さらに応用例があるので、上級者にもおすすめです。

次は、文章の解析などに使われる再帰型ニューラルネットワークについて解説されたページの紹介です。

ディープラーニングのアルゴリズムの解説ページ:再帰型ニューラルネットワーク

再帰型ネットワークのイメージ
再帰型ニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network)はRNNとも略されるディープラーニングのアルゴリズムです。再帰型ニューラルネットワークは月別の売上高や降水量など、時間的な順序を追って得られたデータである時系列データを扱いたいときに用いられます。時系列データをディープラーニングで扱いたいときに知っておきたいアルゴリズムのひとつでしょう。

i Magazine「再帰型ニューラルネットワークの「基礎の基礎」を理解する ~ディープラーニング入門|第3回」

再帰型ニューラルネットワークの「基礎の基礎」を理解する ~ディープラーニング入門|第3回 - アイマガジン|i Magazine|IS magazine
 前回は、ディープラーニングの…
時系列データについての解説から始まるため、再帰型ニューラルネットワークがどうして時系列データの処理に有利なアルゴリズムなのかがわかります。学習方法についても深く、わかりやすく解説がなされているので、要点を押さえるのにとても良いでしょう。

DeepAge「RNN:時系列データを扱うRecurrent Neural Networksとは」

RNN:時系列データを扱うRecurrent Neural Networksとは
リカレントニューラルネットワークは、時系列データを扱うことのできるニューラルネットワークの1つです。本記事では、RNNについて、応用事例や仕組み・実装方法まで徹底的に解説しました。
再帰型ニューラルネットワークがどのように応用されるアルゴリズムなのか、どのような種類があるのかを中心に解説したページです。機械学習向けのライブラリ(使い勝手の良いプログラムを集めたもの)であるTensorFlowでの実装例も解説しており、プログラミングをしていこうと考えている人にも便利でしょう。また参考文献も載っているので、さらに勉強したい人は参考文献をもとに勉強することができます。

株式会社システムインテグレータ「リカレントニューラルネットワーク_RNN (Vol.17)」

リカレントニューラルネットワーク_RNN (Vol.17)
リカレントニューラルネットワークは、時系列で可変長のデータを処理するために再帰構造を持ったモデルです。自然言語処理や音声認識、テキスト分析、機械翻訳、動画分析、パーソナルアシスタントなど、さまざまな技術分野に取り入れられ、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と組み合わせて使われることも多い技術です。Vol.17では…
時間軸に展開して再帰型ニューラルネットワークを説明しており、時系列データをどう扱っているのかがわかりやすく解説されています。どのような技術分野で活用されているのかの紹介もあり、どのように活用されているのか、活用すればいいのかがイメージしやすいでしょう。

なお、こちらでも用語の意味について解説しているので、意味をまずは知りたい!という方はこちらも参考にしましょう。

RNN(Recurrent Neural Network)
AI(人工知能)に関する意味のわからない単語に出会うことはよくありますよね。近年注目されているディープラーニング(Deep Learning)に加えて、「RNN」という技術も有名です。しかし意味を理解している人はそれほど多くはないかもしれません。そこで今回は「RNN」とは何か?についてお伝えしていきましょう。

ここまで再帰型ニューラルネットワークの説明をしましたが、続いて再帰型ニューラルネットワークを拡張したディープラーニングのアルゴリズムであるLSTMについてです。

ディープラーニングのアルゴリズムの解説ページ:LSTM

記憶のイメージ
LSTMとはLong Short-Term Memoryの略で、長・短期記憶などと訳されるディープラーニングのアルゴリズムです。長期記憶を実現するに当たって再帰型ニューラルネットワークでは計算量が膨大になるという問題(長期依存性問題)があったのですが、これを解決するために編み出されたのがLSTMです。

@IT「AI・機械学習の用語辞典:LSTM(Long Short-Term Memory: 長・短期記憶)とは?」

LSTM(Long Short-Term Memory: 長・短期記憶)とは?
用語「LSTM」について説明。ネットワーク内部での短期記憶を長期間、活用できる構造を持つ、ディープニューラルネットワークのアルゴリズムの一種を指す。RNNの拡張バージョンであり、長期的な依存関係を学習できるという、より良い特長がある。
LSTMについて非常にコンパクトにまとめたページで、LSTMというディープラーニングのアルゴリズムは聞いたことがないぞ・・・という人に向いているページになります。手短にまとめられた文章と大きな1枚絵があるので、イメージをつかむのにちょうどいいでしょう。

株式会社システムインテグレータ「LSTM 〜Long Short-Term Memory〜(Vol.18)」

LSTM 〜Long Short-Term Memory〜(Vol.18)
LSTMは記憶打ち切り型通時的逆伝搬の単純RNNを改良して、長期依存を学習できるようにしたRNN拡張モデルです。Vol.17では、3つのゲートと長短2つの記憶ラインからなるLSTMの構造について説明します。前セルからの出力が短期記憶と長期記憶に分かれていること、情報が暴発しないように不要と思われる情報は忘却ゲートで消し…
導入に単純再帰型ニューラルネットワークの長期依存性問題の解説が入り、なぜLSTMがなぜ長期依存性を解決するのか、ときれいな流れで進んでいくページです。再帰型ニューラルネットワークに比べてLSTMの構造は複雑であり、少々理解をするのに苦労する部分があるのですが、極力数学的な要素を減らして解説がなされているのでありがたい限りですよね。

HELLO CYBERNETICS「いまさら聞けないLSTMの基本」

LSTMの構成要素をひとつひとつていねいに数学的に説明しているページで、一歩踏み込んだ内容となっています。数式が登場しますが、ていねいに説明がなされており数式も少なめなので、数学的な構造が気になる人や数学的な部分を理解しなければならない人に最初に読んでもらいたいページです。

※まず言葉の意味を知りたい!という場合はこちらの記事がおすすめです

LSTM
深層学習で時系列データを扱う際にLSTMが用いられることがありますよね。しかし実際にLSTMがどのような計算を行っているのかといった部分を深く理解はできていないことが多いかと思います。本記事ではそのLSTMについてどのような計算を行い、どんな特徴を持つのかについて解説を行います。

 

LSTMはどうしても小難しい内容が多いですが、ゆっくりと勉強すれば必ず理解できます。最後に紹介するのは敵対的生成ネットワークです。

ディープラーニングのアルゴリズムの解説ページ:敵対的生成ネットワーク

画像のイメージ
敵対的生成ネットワーク(Generative Adversarial Network)とはGANとも略されるディープラーニングのアルゴリズムになります。「敵対的」というのは、ふたつのニューラルネットワークを競わせてデータの学習をより深いものとしていくところが由来です。画像の生成や動画の翻訳に使われる高度なアルゴリズムになります。

Ledge.ai「GAN(敵対的生成ネットワーク)とは|意味・仕組み・応用例」

GAN(敵対的生成ネットワーク)とは|意味・仕組み・応用例 | Ledge.ai
GAN(Generative Adversarial Network)は、2014年にイアン・グッドフェローらが「Generative Adversarial Nets」という論文で発表したアーキテクチャ(論理的構造)です。敵対的生成ネットワークとも呼ばれています。
敵対的生成ネットワークの比喩的な仕組みの説明や数式的な仕組みの説明、限界点、応用など幅広い解説がなされているのが特徴のページです。このページひとつでGANのおおよその特徴を確認することができ、まずはこれを読むことでより深く勉強するにあたって役立つでしょう。

株式会社システムインテグレータ「敵対的生成ネットワーク_GAN (Vol.19)」

敵対的生成ネットワーク_GAN (Vol.19)
GAN(Generative Adversarial Networks)は、2つのネットワークが協力し合ってお互い成長してゆく教師なし学習のモデルです。よくあるAIが分類や回帰を役割とするのに対し、GANはその逆プロセスである生成モデルです。Vol.19では、ニューラルネットワークを使ったDCGANを中心にGANの基本…
偽物のデータを生成する生成器(generator)をお兄さん、偽物か本物か識別する識別器(discriminator)を弟と擬人化して解説しているという独特のページです。敵対的生成ネットワークの中の仕組みを深くかつわかりやすくかいせつしているので、更に敵対的生成ネットワークについて勉強したいという人向けでしょう。

株式会社ライトコード「GANで本物のように精巧な画像生成モデルを作ってみる」

GANで本物のように精巧な画像生成モデルを作ってみる – 株式会社ライトコード
GANとは?あなたは下の画像が「機械が生成した実在しない人の顔写真」か「実在する人の顔写真」かを見分けられますか?近年AI技術が発達し、「機械が考える」レベルが現実的になってきています。
精巧な未知の画像を作るという代表的な用途を通して、敵対的生成ネットワークの解説をするページです。実験をもとに解説がなされているのでイメージの手助けとなり、理解が進みやすいでしょう。また、実験に使用したソースコードも紹介されており、環境が整っていれば実際に試してみることができます。

なお、こちらも当メディア(AIZINE)で用語解説しているので、こちらもご覧ください。

DCGAN
最近はAI(人工知能)による画像生成がニュースとして取り上げられることも多くなりましたよね。 本記事では2015年末に発表された DCGAN というアルゴリズムに関してご紹介します。単純な畳み込みニューラルネットワークを用いた画像生成を行っている DCGANを理解しましょう。

まとめ
さて、今回はディープラーニングのアルゴリズムをわかりやすく解説したページを紹介しました。この記事で解説ページを紹介した、ディープラーニングのアルゴリズムは以下の通りです。

  • ディープニューラルネットワーク:「@IT」「わかる!機械学習」「Skymind」
  • 畳み込みニューラルネットワーク:「Udemyメディア」「株式会社システムインテグレータ」「そうだ!研究しよう」
  • 再帰型ニューラルネットワーク:「i Magazine」「DeepAge」「・株式会社システムインテグレータ」
  • LSTM:「@IT」「株式会社システムインテグレータ」「HELLO CYBERNETICS」
  • 敵対的生成ネットワーク:「Ledge.ai」「株式会社システムインテグレータ」「株式会社ライトコード」

この5つはいずれも現在のディープラーニングで活躍しているアルゴリズムなので、ぜひとも理解したいところ。逆にいえば、これらのアルゴリズムを押さえておけばディープラーニングやAI(人工知能)について勉強したり、情報収集をしたりするに当たって役立つということですよね。もちろん、当メディアではこの5つをしっかり網羅しているので、まずは用語の意味を確認しましょう。

今回紹介したページで勉強しておけばディープラーニングのアルゴリズムの要点を押さえておくことが可能です。この記事を通して、アルゴリズムをしっかりと勉強しましょう!

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