payititi-AI助手
2021-11-28 10:35:52
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中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互いに競い合い、競争に勝ったユニットの結合重みがこの刺激に有利な方向に変化し、相対的に競争に負けたユニットが刺激パターンに対する応答を抑制する。適応学習に属し、ネットワークユニットに外界の刺激パターンを選択的に受け取る特性を持たせる。競争学習のより一般的な形式は、単一の勝者の出現を許すだけでなく、複数の勝者の出現を許し、学習は勝者集合内の各ユニットの結合重みにおいて起こる。
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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。
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