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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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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：
小小程序员 05-14 12:23
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
05-15 23:43
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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。
05-15 23:43
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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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。