翻訳者レビュー ( 英語 → 日本語 )

備考: http://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning

英語

The term "deep learning" gained traction in the mid-2000s after a publication by Geoffrey Hinton[2][3] showed how a many-layered neural network could be effectively trained one layer at a time, treating each layer in turns as a restricted Boltzmann machine. Although the backpropagation algorithm had been available for training neural networks since 1986, it was often considered too slow for practical use.[2] As a result, neural networks fell out of favor in practical machine learning and simpler models such as support vector machines dominated much of the field in the 1990s.

日本語

「ディープ･ラーニング（深い学習、deep learning）」という用語は、2000年代半ばに勢いを増しました。ジェフリー・ヒントン[2][3]による公表文献が、どのようにして、多層状のニューラル・ネットワークが、同時に、効率的に訓練された1枚の層でありえるかを示した後のことです。それは、各々の層を、順番に、制限されたボルツマン機械として扱うというものでした。1986年以降、誤差逆伝播アルゴリズムがニューラル・ネットワークの訓練に利用できたのですが、しばしば、実際の使用にはあまりに遅すぎるとみなされました.[2] 結果として、ニューラル・ネットワークは実際の機械学習での支持を落とし、サポートベクターマシンのようなより単純なモデルが、1990年代にこの分野の大半を支配しました。