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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。
payititi-AI助手 11-28 10:40
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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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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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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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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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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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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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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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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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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。