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2020年5月27日 (水)

CNNへの道のり(10)

 本来なら、甘利先生の確率的勾配法によって多層パーセプトロンの学習がうまく働くようになるので、さらにパーセプトロンの研究が進むはずだった。ところが、ブームが去る頃の学会では、確率的勾配降下法の素晴らしい点は評価されなかったのである。

 この手法が評価されるのは、1986年、アメリカの認知心理学者デビッド・ラメルハートがバックプロパゲーションという手法を発表したときである。バックプロパゲーションにより、多層パーセプトロンがニューラルネットワークとしてブームになった。

 これは、第二次パーセプトロンブームといえる。そして、ラメルハートが提案したバックプロパゲーションの学習方法は、甘利先生が提案された確率的勾配降下法そのものだったのである。バックプロパゲーションが先に注目されたため、ニューラルネットの学習方法名称としては、バックプロパゲーションが定着してしまった。

 この第二次ブームの前に、ディープラーニングに繋がる重要な提案があった。NHK放送科学基礎研究所に勤務していた福島先生が1979年に発表したネオコグニトロンである。

 

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