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ニューラルネットワークトレーニングの一般的な手順
ステップ1：重みをランダムに初期化する；ステップ2：順伝播アルゴリズムを実装し、各入力の活性化関数を取得する；ステップ3：コスト関数を計算するコードを記述する；ステップ4：逆伝播を実装して活性化関数の偏導関数を計算する。擬似コードを見てみましょう：コード中のmは訓練サンプルの数です。ステップ5：勾配検証を使用して検証する
payititi-AI助手 11-29 11:56
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対抗ネットワーク接合の生成（Generative Adversarial Network，GAN）
生成対抗ネットワーク(Generative Adversarial Network, GAN)：2014年にGoodfellowによって提案され、その核心的な考え方はゲーム理論のナッシュ均衡に由来する。これは2つのネットワークモデルを含んでいます：生成モデルと判別モデル。生成モデルはサンプルデータの分布を捉え、判別モデルは
11-28 10:48
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Deep Belief Nets，DBN（Deep Belief Nets）
ディープベリーフネットワーク（Deep Belief Nets, DBN）：またはディープベリーフネットワークとも呼ばれ、ニューラルネットワークの一種で、複数の制限付きボルツマンマシンから構成されています。教師なし学習にも使用でき、オートエンコーダーに似ており、教師あり学習にも使用でき、分類器に似ています。教師なし学習の観点から言えば、その目
11-28 10:47
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自動エンコーダ（AutoEncoder）
オートエンコーダ（AutoEncoder）：人工ニューラルネットワークの一種で、主にデータの圧縮を処理するために使用されます。そのデータの圧縮と解凍関数は、データに関連し、損失があり、サンプルから自動的に学習されます。原理は、ニューラルネットワークを訓練し、入力情報を代表する最も重要な要素を捉えることで、
11-28 10:47
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長短期間記憶ネットワーク（Long Short-Term Memory，LSTM）
長短期記憶ネットワーク（Long Short-Term Memory, LSTM）：時間的再帰型ニューラルネットワークの一種で、時系列データにおける間隔や遅延が長い重要なイベントの処理と予測に適しています。LSTMに基づくシステムは、言語翻訳、ロボット制御、画像分析、文書要約、音声認識を学習することができます。
11-28 10:46
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再帰ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network，RNN）
前饋ニューラルネットワークは1つの入力を個別に処理するだけで、異なる入力間は相互に独立して関連がないと見なされますが、実際には多くの場合、入力間にはシーケンス関係があり、再帰ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network, RNN）、別名循環ニューラルネットワークを使用する必要があり、それは導入されました
11-28 10:45
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コンボリューションニューラルネットワーク（CNN）
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）：Yann LeCunによって提案され、手書き文字（MNIST）認識に適用された。その実質は多層フィードフォワードネットワークであり、画像、特に大きな画像の処理と認識に長けている。
11-28 10:44
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深度ニューラルネットワーク（DNN）
深度ニューラルネットワーク（DNN）：統計学的手法を用いて原始的な感覚データから高レベルの特徴を抽出し、大量のデータから入力空間の有効な表現を得る。簡単に理解すると、深度ニューラルネットワークは複数の隠れ層を持つ多層パーセプトロンネットワークであり、実際の応用状況に応じて、その形態やサイズも異なる
11-28 10:44
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ラジアル基底関数ニューラルネットワーク（Radical Basis Function Neural Network，RBF NN）
ラジアル基底関数ニューラルネットワーク(Radical Basis Function Neural Network, RBF NN)：1988年にJohn MoodyとChristian J Darkenによって提案されたネットワーク構造で、前向型ニューラルネットワークに属し、理論的には任意の連続関数を任意の精度で近似することができ、分類問題の解決に適しています
11-28 10:42
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制限付きボルツマンマシン（Restricted Boltzmann Machine，RBM）
制限ボルツマンマシン（Restricted Boltzmann Machine, RBM）は、簡略化された特殊なボルツマンマシンであり、1986年にPaul Smolenskyによって提案されました。BMと比較すると、その隠れ層のノード間には相互接続がなく、可視ノード間にも接続がないため、計算が比較的簡単です。
11-28 10:40
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ボルツマンマシン（Bolzmann Machine，BM）
ボルツマンマシン（Bolzmann Machine, BM）：隠れユニットを持つ確率的ホップフィールドネットワーク（Stochastic Hopfield Network with Hidden Units）とも呼ばれ、確率的な再帰型ニューラルネットワークであり、確率的に生成されるホップフィールドネットワークと見なすことができます。1983年から1986年にかけて、ヒントン（Hinton）とセイノウスキー（Sejnowski）によって提案されたこのニューラルネットワーク
11-28 10:39
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適応共鳴理論（Adaptive Resource Theory，ART）
適応型共鳴理論（Adaptive Resource Theory、ART）は、1976年にアメリカのボストン大学の学者G.A.Carpenterによって提唱され、人間の心理と認証活動に対して統一的な数学理論を構築しようとした。その後、S.Grossbergと共にARTネットワークを提唱した。ARTネットワークは2つのサブシステムからなる2層構造である
11-28 10:38
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対偶伝播ニューラルネットワーク（Counter-Propagation Network，CPN）
対偶伝播ニューラルネットワーク（Counter - Propagation Network, CPN）は、1987年にアメリカの学者であるRobert Hecht - Nielsenによって提案されまし。最初はサンプル選択マッチングシステムを実現するために使われ、バイナリまたはアナログ値のパターンペアを記憶でき、連想記憶、パターン分類、関数近似、統計分析に使用できます
11-28 10:37
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学習ベクトル定量ニューラルネットワーク（Learning Vector Quantization，LVQ）
学習ベクトル量子化ニューラルネットワーク（Learning Vector Quantization, LVQ）：競争ネットワークを基礎として、Kohonenによって提案された。その核心は、競争学習と教師あり学習を組み合わせることであり、学習過程で教師信号によって入力サンプルの割り当てクラスを規定し、自己組織化ネットワークの問題を克服する
11-28 10:36
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競争学習（Competition Learning）
競争学習（Competition Learning）は人工ニューラルネットワークの一種の学習方式で、ネットワークユニット群のすべてのユニットが外界の刺激パターンに対する応答権を相互に競い合い、競争に勝利したユニットの結合重みがこの刺激に有利な方向に変化することを指し、相対的に競争に勝利したユニットは
11-28 10:35
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自己組織化ニューラルネットワーク（Self Organization Neural Network，SONN）
自己組織ニューラルネットワーク（Self Organization Neural Network, SONN）は、自己組織競争ニューラルネットワークとも呼ばれ、サンプル内の内在的な規則と本質的な属性を自動的に探し出し、自己組織的かつ適応的にネットワークのパラメータと構造を変化させます。通常は競争学習（Competitive Learning）によって実現されます
11-28 10:35
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適応線形ユニット（Adaptive Linear Neuron，ADALINE）
1962年、スタンフォード大学の教授であるウィドロウ（Widrow）が適応的に調整可能なニューラルネットワークを提案しました。その基本構成要素は適応型線形ニューロン（Adaptive Linear Neuron、ADALINE）と呼ばれ、主な役割は関数式を線形近似してパターン連想を行うことです。このモデルは実際のエンジニアリング解決に最初に使用された
11-28 10:35
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フィードバックニューラルネットワーク（FeedBack NN）
フィードバックニューラルネットワーク（FeedBack NN）：再帰ネットワーク、回帰ネットワークとも呼ばれ、出力を1ステップの時間シフトを経て入力層に再接続するニューラルネットワークシステムです。この種のネットワークでは、ニューロン同士が相互接続されており、一部のニューロンの出力は同層、さらには前層のニューロンにフィードバックされます。一般的なものにHopfield神
11-28 10:34
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フィードフォワードニューラルネットワーク（FeedForward NN）
フィードフォワードニューラルネットワーク（FeedForward NN）：最も単純なニューラルネットワークの一種で、単方向の多層構造を採用しており、各ニューロンは層状に配置され、各ニューロンは前の層のニューロンとのみ接続されています。前の層の出力を受け取り、次の層に出力し、各層間にはフィードバックがありません。フィードフォワードネットワークには3種類のノードが含まれます：■
11-28 10:33
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感知機（Perceptron）
初代のニューラルネットワークとして、パーセプトロンはニューロンが1つだけの計算モデルです。まず、元の入力ベクトルを特徴ベクトルに変換し、次に手書きプログラムで特徴を定義し、そして各特徴にどのように重みを付けてスカラーを得るかを学習します。もしスカラー値がある閾値を超えた場合、入力ベクトルは目標クラスの一つとみなされます。
小小程序员 05-15 23:43
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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。