本セミナーでは、深層学習と適応フィルタのそれぞれの長所短所を明らかにしながら、実際の応用におけるうまい使い分けについて解説いたします。
深層学習の登場から約10年が経ち、今その発展は継続されています。一方で、問題点や限界もわかったきたことで、これからは同じ、あるいは類似する“学習”をアルゴリズムとする、適応フィルタとの使い分けが必要とされると考えられます。そこで、この2つの概念、深層学習と適応フィルタを別々に整理し、それぞれの長所短所を明らかにしながら、実際の応用における”うまい使い分け”について解説を試みることにします。 本セミナーでは、内容の理解を深めて頂くことを前提に、まず人工知能 (AI) について網羅的に解説します。ここまでのAIの歴史について概観しながら、その性質について特に得意・不得意とするものを、例を用いて示します。そして、AIをニューラルネットワークと捉え、これまでのニューラルネットワークの技術的な進展を説明します。その進展の中で、今日使われる技術のポイントになったものを、応用面から捉え、大きく通信と音 (特には音声) への利用例として紹介します。 続いて、適応フィルタについて解説します。1つの技術を紹介することに限定せず、複数の有力な適応処理方法の紹介を心がけます。また、具体的な応用例を紹介します。そして、特に音と通信への応用を取り上げ、ニューラルネットワークと適応フィルタの利用の仕方を解説し、双方の利用の仕方と得られる結果の違い、長所・短所を示します。さらに、音声強調問題において、深層学習の最先端研究事例を示しながら、適応フィルタとの処理方法との違いを明らかにし、比較検討を行います。これまでの深層ニューラルネットワークと適応フィルタの研究を振り返り、今現在で言えること、そして今後の研究テーマとして考えられることにまで言及する予定です。