庄野 逸（電通大）
「Deep Neural Network の基礎」
Deep Neural Network (DNN)は，近年の画像，音声，文書処理において標準ツールになりつつあり，特に工学的な意味合いが，強く前面に打ち出されている．その一方で，DNN は構造設計などに関して，表に出てこない技術要素も多く，ある種の黒魔術的な側面を持つ．
特に画像処理に特化した畳み込み型の DNN (Deep Convolutional Neural Network: DCNN) は，比較的多くの構造制約を含む．この DCNN は，Fukushima のネオコグニトロンを起源とし，脳の視覚処理のモデルとして議論されてきた．
本講演では，この DCNN に関して生物学的，歴史的な観点などを交えつつ解説し，今後新たに DNN を導入したいと思う方々への助けとなるような解説を行っていく予定である．