513views
0likes
循環ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network）
再帰型ニューラルネットワーク（RNN）には、コンピュータが計算できるものなら何でも計算できる2つの強力な特性があります：（1）大量の有効な情報を格納できる分散型隠れ状態（2）複雑な方法で隠れ状態を更新できる非線形ダイナミクス。RNNの強力な計算能力と勾配消失（または爆発）の問題により、訓練が困難になっています。多層の誤差逆伝播を行う際に、重みが小さいと勾配が指
小小程序员 05-15 23:43
492views
0likes
長短期間記憶ネットワーク（Long/Short Term Memory Network）
ホクライター・シュミットハバー（1997年）は長短期記憶ネットワークを構築し、RNNの長時間記憶を取得する問題を解決しました。乗算論理線形ユニットを使用して記憶ユニットを設計し、「書き込み」ゲートを開いたままにしておけば、情報がユニットに書き込まれて保持され、「読み取り」ゲートを開くことでデータを取得することもできます。
05-15 23:43
673views
0likes
ホープフィールドネットワーク（Hopfield Networks）
非線形循環ネットワークには多くの表現形式があり、分析が難しい。安定状態、振動状態、またはカオス状態という3つの表現形式に達することができる。Hopfieldネットワークは循環接続された二値閾値ユニットで構成されている。1982年、ジョン・ホプフィールドは、接続が対称であれば、グローバルなエネルギー関数が存在することを発見した。
05-15 23:43
424views
0likes
ボルツマンマシン（Boltzmann Machine Network）
ボルツマンマシンは確率的な再帰型ニューラルネットワークであり、ホップフィールドネットワークの確率的生成産物と見なすことができ、内部表現（representations）を学習する最初のニューラルネットワークの1つです。このアルゴリズムは、訓練データセット内のバイナリベクトルに機械が割り当てる確率の積を最大化することを目的としており、これは最大化することに相当します
05-15 23:42
471views
0likes
深さ自動エンコーダ（Deep Auto-encoders）
このアーキテクチャは2種類のマッピング方式を提供しています。非線形次元削減に非常に適した方法のようです。訓練事例の数に対して線形（またはそれ以上）の特性を持ち、最終的なエンコーディングモデルはかなりコンパクトで高速です。しかし、誤差逆伝播法を使って深層オートエンコーダを最適化するのは困難です。初期の重みが小さい場合、逆伝播
05-15 23:42
452views
0likes
ディープ信念ネットワーク（Deep Belief Network）
逆伝播は、人工ニューラルネットワークが1バッチのデータを計算処理した後の各ニューロンの誤差分布を計算する標準的な方法ですが、いくつかの問題もあります。まず、訓練データにラベル付けを行う必要がありますが、ほとんどのデータにはラベルが付けられていません。次に、学習時間が不足しています。これは、隠れ層の数が多いネットワークでは学習が遅くなることを意味します。第三に、
05-15 23:42
536views
0likes
深さ残差ネットワーク（Deep Residual Network，ResNet）
深度残差ネットワーク（Deep Residual Network, ResNet）は非常に成功した深層学習手法であり、2015年末にarXiv上で公開されて以来、Google Scholar上での引用回数はすでに3万回近くに達しています。深度残差収縮ネットワークはResNetの新しい改良版であり、その後
05-15 23:40
2300views
11likes
コンボリューションニューラルネットワーク（Convolutional Neural Networks）
畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Networks）は、ディープラーニングモデルまたは人工ニューラルネットワークに似た多層パーセプトロンであり、視覚画像の分析によく用いられます。畳み込みニューラルネットワークの創始者は著名なコンピュータサイエンティストのYann LeCunで、現在はFacebookで働いています。彼は畳み込みニューラルネットワークを使ってMNISTデータセット上で手書き数字問題を解決した最初の人です。
05-14 12:45
2191views
17likes
BPニューラルネットワーク
BPニューラルネットワークは多層のフィードフォワードニューラルネットワークであり、その主な特徴は、信号は前方伝播し、誤差は逆方向に伝播することです。具体的には、以下のような隠れ層を1つだけ含むニューラルネットワークモデルについて：
05-14 12:23
29
item of content
ニューラルネットワークは所謂ディープラーニングの基礎であり、必須の知識ポイントです。これは人間の脳内のニューラルネットワークから着想を得ており、最も有名なアルゴリズムはバックプロパゲーション（backpropagation）アルゴリズムです。ここでは、ニューラルネットワークに関連するパラメータと計算方法について簡単に整理します。
この文章では、ニューラルネットワークがディープラーニングの基盤を形成し、その理解が不可欠であることが強調されています。また、バックプロパゲーションアルゴリズムが重要な役割を果たしていること、そしてこのセクションでは関連するパラメータと計算方法について簡潔にまとめられていることが示されています。
この文章では、ニューラルネットワークがディープラーニングの基盤を形成し、その理解が不可欠であることが強調されています。また、バックプロパゲーションアルゴリズムが重要な役割を果たしていること、そしてこのセクションでは関連するパラメータと計算方法について簡潔にまとめられていることが示されています。