Neural-Networks

Definition

シグモイド関数（σ(z) = 1 / (1 + e^-z)）は、機械学習で確率をモデル化するために広く使用されています。入力値を(0, 1)の範囲に圧縮するため、二値分類の出力層 …

パリティ学習は、機械学習理論におけるベンチマーク問題で、一連のバイナリ入力変数のパリティ（XOR合計）を予測することが目標です。標準的なフィードフォワードニューラルネットワークで …

ニューラル計算とは、入力を出力応答に変換するために人工ニューロンが行う数学的演算を指します。これには重み付き和、活性化関数、および逆伝播（バックプロパゲーション）が含まれます。 …

ゲート付き再帰型ユニット（GRU）は、系列データにおける長期依存関係を捉えるように設計された特殊な再帰型ニューラルネットワーク（RNN）セルです。長短期記憶（LSTM）アーキテク …

マルチレイヤーパーセプトロン（MLP）とも呼ばれるフィードフォワードネットワーク（FFN）は、フィードバックループなしに入力から出力に向かって層状のニューロンを順次通過してデータ …

この手法は、トレーニング中の各ミニバッチ内で活性化値の平均を0、分散を1に調整・スケーリングします。内部共変量シフトを軽減し、より高い学習率の使用や高速な収束を可能にします。 …

ソフトマックスは、多クラス分類タスクにおけるニューラルネットワークの出力層で広く使用されています。これは生のロジット（logits）ベクトルを入力として受け取り、正規化を行うこと …

ReLUは、計算効率が高く、勾配消失問題を緩和できるため、ディープラーニングニューラルネットワークで広く使用されています。数学的には f(x) = max(0, x) と定義さ …

RNNは、テキスト、ゲノム、手書き文字、音声などのデータシーケンス内のパターン認識を目的としています。順伝播ネットワークとは異なり、過去の情報を捉える内部メモリを持っており、時系 …

線形操作には、非線形活性化関数を伴わない乗算と加算が含まれます。ニューラルネットワークでは、線形レイヤー（または密結合層）が入力ベクトルに重み行列変換を適用します。線形操作のみで …