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14 関係: ネオコグニトロン、バックプロパゲーション、ヤン・ルカン、データベース、コンピュータビジョン、シグモイド関数、ジェフリー・ヒントン、CUDA、福島邦彦、畳み込み、畳み込みニューラルネットワーク、IEEE、LeNet、正規化線形関数。
ネオコグニトロン
ネオコグニトロン（Neocognitron）は、1979年に福島邦彦によって提唱された畳み込みニューラルネットワークである。 畳み込みの手法を導入する以前のコグニトロン（「教師なし学習」を行う多層神経回路）では位置ずれや変形の影響を受けやすかった。 このため、形の類似性だけに基づいてパターン認識することを目的としてネオコグニトロンが開発された。 ネオコグニトロンは複数の種類の細胞から構成され、その中で最も重要な細胞は「S細胞」および「C細胞」と呼ばれる。 局所特徴量はS細胞によって抽出され、微小変位（local shift）といったこれらの特徴の変形はC細胞に委ねられている。 入力中の局所特徴量は、隠れ層によって徐々に統合され、分類される。
バックプロパゲーション
バックプロパゲーション（Backpropagation）または誤差逆伝播法（ごさぎゃくでんぱほう）はニューラルネットワークの学習アルゴリズムである。
ヤン・ルカン
ヤン・アンドレ・ルカン（Yann André LeCun、1960年7月8日 - ）は、フランス出身の計算機科学者で、主に機械学習、コンピュータビジョン、、計算神経科学の研究を行っている。ニューヨーク大学クーラント数理科学研究所のシルバー教授、Meta（旧Facebook社）のヴァイスプレジデント兼チーフAIサイエンティストである。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の主要な創始者の一人であり、それを用いた光学文字認識やコンピュータビジョンの研究で知られる。また、、パトリック・ハフナーらとともに画像圧縮技術DjVuを創始し、ボトゥーとともにプログラミング言語Lushを開発した。 ディープラーニングに関する研究が評価され、ヨシュア・ベンジオ、ジェフリー・ヒントンとともに2018年のチューリング賞を受賞した。この3人は、「AIのゴッドファーザー」「ディープラーニングのゴッドファーザー」と呼ばれている。
データベース
コンピューティングにおいて、データベース（）は、電子的に保存され、アクセスできる組織化されたデータの集合である。実メモリに保存されるもの、CSVなどのファイルに保管される物、OSのファイルシステムなどから、後述のデータベース管理システムを使った大規模なものまである。 小規模なデータベースはOSのファイルシステム上にファイルとして保存されるが、大規模なデータベースはOSに依存しない低レベルなフォーマットで外部記憶装置に保存される。またコンピュータ・クラスターまたはクラウドストレージで保存される。データベース設計に関わる分野は多岐にわたり、データモデリング、効率的なデータ表現と保存、クエリ言語、機密データのやプライバシー、同時アクセスとフォールトトレランスのサポートを含む分散コンピューティングの課題など、形式技術と実用的な考慮事項に及ぶ。
コンピュータビジョン
コンピュータビジョン（）はコンピュータがデジタルな画像、または動画をいかによく理解できるか、ということを扱う研究分野である。工学的には、人間の視覚システムが行うことができるタスクを自動化することを追求する分野である。 この分野はコンピュータが実世界の情報を取得する全ての過程を扱うため、画像センシングのためのハードウェアから情報を認識するための人工知能的理論まで幅広く研究されている。また、ではコンピュータグラフィックスとコンピュータビジョンの融合が注目を集めている。 研究対象を大別すると、。
シグモイド関数
シグモイド関数（ゲイン5） シグモイド関数（シグモイドかんすう、sigmoid function）は、次の式 で表される実関数である。ここで、a をゲイン (gain) と呼ぶ。 シグモイド関数は、生物の神経細胞が持つ性質をモデル化したものとして用いられる。 狭義のシグモイド関数は、ゲインを1とした、標準シグモイド関数（standard sigmoid function） を指す。
ジェフリー・ヒントン
ジェフリー・エヴァレスト・ヒントン（、1947年12月6日 - ）は、イギリス生まれのコンピュータ科学および認知心理学の研究者。ニューラルネットワークの研究を行っており、人工知能(AI)研究の第一人者とみなされている。トロント大学名誉教授（2022年時点）。
CUDA
CUDA（Compute Unified Device Architecture：クーダ）とは、NVIDIAが開発・提供している、GPU向けの汎用並列コンピューティングプラットフォーム（並列コンピューティングアーキテクチャ）およびプログラミングモデルである。専用のC/C++コンパイラ (nvcc) やライブラリ (API) などが提供されている。なおNVIDIA製GPUにおいては、OpenCL/DirectComputeなどの類似APIコールは、すべて共通のGPGPUプラットフォームであるCUDAを経由することになる。
見る AlexNetとCUDA
福島邦彦
福島 邦彦（ふくしま くにひこ、1936年3月16日 - ）は、日本の計算機科学者。ニューラルネットワークと深層学習の研究で有名である。現在、ファジィシステム研究所（福岡県飯塚市）の特別研究員である。
見る AlexNetと福島邦彦
畳み込み
畳み込み（たたみこみ、convolution）とは、関数 を平行移動しながら関数 に重ね足し合わせる二項演算である。あるいはコンボリューションとも呼ばれる。
見る AlexNetと畳み込み
畳み込みニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワーク（たたみこみニューラルネットワーク、convolutional neural network、略称: CNNまたはConvNet）は、畳み込みを使用しているニューラルネットワークの総称である。画像認識や動画認識、音声言語翻訳、レコメンダシステム、自然言語処理、コンピュータ将棋、コンピュータ囲碁などに使用されている。
IEEE
IEEE（アイ・トリプル・イー、Institute of Electrical and Electronics Engineers）は、アメリカ合衆国に本部を置く電気・情報工学分野の学術研究団体（学会）、技術標準化機関である。日本語では米国電気電子学会、米国電気電子技術者協会とも。 会員の分布、活動は全世界的規模に及び、この種のとして世界最大規模である。
見る AlexNetとIEEE
LeNet
LeNet は、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Nueral Network, CNN）の機構であり、1989 年にヤン・ルカン（Yann LeCun）らによって提案された。LeNet という語は、一般に、単純な畳み込みニューラルネットワークである LeNet-5 を指す。畳み込みニューラルネットワークはフィードフォワード・ニューラルネットワークの一種であり、人工ニューロンが周囲の細胞の一部をカバー範囲内として応答することができ、大規模な画像処理に適している。
正規化線形関数
''x''。