人工ニューラル・ネットワークは、生物学モデルをコンピューター上で表現することを目指した数学モデルです。ニューラル・ネットワークは、多くの引数の関数の近似に使用される情報処理システムです。ニューラル・ネットワークは、画像処理やビデオ処理 [Szegedy13]、分類、テキスト認識や自然言語理解、その他 [LeCun15] の異なる種類のマシンラーニング・タスクを解決するために適用されます。高レベルでは、インテル® DAAL では、ニューラル・ネットワークは次の項目を含みます。
- 相互接続された計算デバイス、またはニューロンの層。
- 層の構造、最適化する重みおよびバイアスに関する情報を含むモデル。
- 最適化アルゴリズム。
層はフォワード計算およびバックワード計算を実行できます。利用可能な層のリストおよび使用方法の説明は、「層」を参照してください。層の順序に関する情報はモデルに格納されます。インテル® DAAL は層のグラフ構造をサポートしており、そのために使用する特別な層が用意されています。
層の順序に加えて、モデルには最適化ソルバーを使用して各計算ステップで最適化する重みおよびバイアスに関する情報も含まれます。
インテル® DAAL は異なる最適化ソルバーを提供します。ソルバーの説明および使用方法は、「最適化ソルバー」を参照してください。
データストレージおよび計算には、ニューラル・ネットワークは多次元データ構造のテンソルを使用します。詳細は、「テンソル」を参照してください。
インテル® DAAL の柔軟性により、トポロジー、多くの層および層の種類を選択して、独自のニューラル・ネットワークを作成することができます。関連するクラスから派生させた独自の層や最適化ソルバーを作成することもできます。