Deep Learning
参考HP ⇒ いまさら聞けないDeep Learning超入門（1）：ニューラルネットワーク、Deep ...
(まとめ)
① 脳内の神経回路網とそのプロセスを模倣したのが「ニューラルネットワーク」という機械学習ロジックであり、
これを多層にして組み合わせたもの、この総称を「Deep Learning」（ディープラーニング）と呼びます。
② Deep Learningの最大のウリは何といっても、「人手で特徴量を抽出する必要がない」という点です。
データから特徴抽出に人手を介さず機械に抽出させる手法であるDeep Learningが注目されたのです。
③ Convolutional Neural Netとは
「画像データ全体から受け取れる意味は、これを構成する小さなパーツそれぞれが表す意味の組み合わせである」
「これらのパーツの中から元のデータをよく表すパーツ群・組み合わせを導き出す」＝「特徴抽出を行う」
主に下記の二つのフェーズを繰り返すことにより特徴抽出を行います。
Convolutional層（64×64の画像上で2×2のパッチを2pixelずつ滑らせ、各パッチから5つの特徴量を取り出す）
Pooling層（Convolutional層の次の処理。2×2の特徴量をまとめる）
