Neurological Surgery 脳神経外科48巻2号

2020年02月発行

連載 脳神経外科と数理学

（2）ニューラルネットワーク

著者： 原田達也¹

所属機関： ¹東京大学先端科学技術研究センター

ページ範囲：P.173 - P.188

Ⅰ．はじめに
　近年の人工知能ブームにおいて，中心となっている手法は深層ニューラルネットワーク（deep neural network）である．深層ニューラルネットワークはネットワークを構成する層の数を増やしたものであるが，学習テクニックや計算機の進展，大量のデータの入手容易性により，ニューラルネットワークの予測精度は飛躍的な向上を遂げ，画像認識，音声認識，自然言語処理などの幅広い分野で成功を収めている．そこで本稿では，ニューラルネットワークを理解するための基本的事項について解説する．

参考文献

1) Cho K, Merriënboer B, Gulcehre C, Bahdanau D, Bougares F, Schwenk H, Bengio Y：Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation. Proc Conf Empir Methods Nat Lang Process（EMNLP）2014：1724-1734, 2014　https://www.aclweb.org/anthology/D14-1179.pdf（2019年12月10日アクセス）

2) Goodfellow IJ, Pouget-Abadie J, Mirza M, Xu B, Warde-Farley D, Ozair S, Courville A, Bengio Y：Generative Adversarial Nets. Neural Information Processing Systems（NIPS), 2014　https://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets.pdf（2019年12月10日アクセス）

3) Hochreiter S, Schmidhuber J：Long short-term memory. Neural Comput 9：1735-1780, 1997

4) Kingma DP, Welling M：Auto-Encoding Variational Bayes. International Conference on Learning Representations（ICLR), 2014　https://arxiv.org/pdf/1312.6114.pdf（2019年12月10日アクセス）

5) LeCun Y, Boser Y, Denker JS, Henderson D, Howard RE, Hubbard W, Jackel LD：Backpropagation applied to handwritten zip code recognition. Neural Comput 1：541-551, 1989

6) Radford A, Metz L, Chintala S：Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks. International Conference on Learning Representations（ICLR), 2016　https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf（2019年12月10日アクセス）