行動選択におけるウィナーテイクオール
Definition
ウィナーテイクオール（WTA）は、ニューラルネットワークや強化学習において、複数の競合する行動や仮説間の衝突を解決するために使用される競争プロセスです。この方式では、最も強い信号 …
Neural_networks
レイヤー正規化
Definition
レイヤー正規化は内部共変量シフトを軽減することでトレーニングを安定させ、特にリカレントネットワークやトランスフォーマーアーキテクチャで効果的です。バッチ統計に依存するバッチ正規化 …
ハイウェイネットワーク
Definition
ハイウェイネットワークは、適応型ゲートを組み込むことで深層学習における勾配消失問題に対処するために設計されました。LSTMセルと同様に、これらのゲートはネットワークへの情報伝達を …
隠れ層
Definition
隠れ層は、前の層から入力を受け取り、重みとバイアスを適用して、活性化関数を通じて変換されたデータを次の層へ渡すニューロンで構成されています。これらの層により、ニューラルネットワー …
エポック
Definition
機械学習において、エポックは訓練データセット全体に対する単一の反復（イテレーション）を表します。各エポックの間、モデルはすべての訓練例を処理し、逆伝播を通じて重みを更新します。適 …
密結合層
Definition
ニューラルネットワークにおいて、「密結合（Dense）」とは、各ニューロンが前のレイヤーのすべてのニューロンから入力を受ける全結合層を指します。これは、畳み込み層やスパース接続に …
継続的学習
Definition
継続的学習（生涯学習とも呼ばれる）は、ニューラルネットワークが以前に習得した能力を保持しながら、時間とともに新しいスキルや情報を習得できるようにするものです。これは「壊滅的忘却」 …
アクター・クリティックアルゴリズム
Definition
アクター・クリティックアルゴリズムは、アクションを選択するためのポリシーを更新する「アクター」と、価値関数を推定してそれらのアクションの品質を評価する「クリティック」の2つのコン …
神経活動に内在するアイデアの論理計算
Definition
この基礎的な論文は、ニューラルネットワークの数学的モデルを提案し、単純な人工ニューロンがブール論理ゲートを実装できることを示しました。これらのユニットのネットワー …
デコーダー
Definition
シーケンスツーシーケンスモデルにおいて、デコーダーはエンコーダーによって生成されたコンテキストベクトルを受け取り、ターゲット出力を段階的に生成します。関連する部分に焦点を当てるた …
活性化関数
Definition
活性化関数はニューラルネットワークに非線形性をもたらし、複雑なパターンやデータ内の関係を学習可能にします。これらの関数がなければ、多層ネットワークは単なる線形変換として振る舞うこ …
畳み込みニューラルネットワーク
Definition
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、視覚入力から空間的な特徴の階層を自動的に適応的に学習するように設計されています。これらは、特徴を検出するためにフィルタを適用する畳み込 …
深層学習
Definition
深層学習アルゴリズムは、人間の脳の分析的かつ学習的なプロセスを模倣しようとします。相互接続されたノードの複数の層を積み重ねることで、これらのモデルは生データから階層的な特徴を学習 …
逆伝播法
Definition
逆伝播法（バックプロパゲーション）は、誤差の逆伝播の略で、人工ニューラルネットワークにおいて損失関数に対する重みの勾配を計算するために使用される手法です。これは、逆方向に伝播させ …