ディープラーニングの広がりを可視化、予測する：約2000件を分析（4/6 ページ）

今、ディープラーニングを巡る研究開発競争が激化しています。今回は、ディープラーニングを用いた応用研究の状況と、研究成果を発表した論文の著者関係から構成されるネットワークを分析、理解していきます。

[深澤祐援，Credo]

ディープラーニングが応用される分野

　先の結果から、「今後影響力が強くなる可能性が高い」と判断された著者が書いた論文をまとめて表にしました（※3）。

※3＝“Deep Learning”という検索キーワードのみでデータを取得したところ、偶然単語が一致するなどしてディープラーニングに関係ないものが混ざってしまったため、それはこちらで削除。今回の学習時にはこれらのデータも混在した状態だったので、きちんとディープラーニングに関する論文だけを選別すればより精度が高まる可能性は高いと思われます。今回はノイズありの結果だということをご留意ください。
　そして、論文共著者ネットワークを構築する際に略称を用いましたが、その際にWang,Yで略されてしまう著者が複数存在していたため、ネットワーク上での影響力が非常に強くなっていることをご了承ください。

　これら論文のカテゴリ分布は次のようになっています。

　最も多いのはやはりコンピュータ科学となりました。コンピュータ科学の内訳は次の通りです。

　対してこの区分の中で最も論文数が少なかったのは学際科学という分野でした。しかし、この分野において投稿された論文が非常に興味深かったので、本稿ではその論文の内容について詳しく見ていきたいと思います。