vol.03

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問題一覧

①は、脳の神経回路のニューロンを模倣したモデルに由来したモデル/アルゴリズム。 ①は、②①と呼ばれる場合もあります。

ニューラルネットワーク, 人工

θは①(②)と呼ばれ関数で、丸括弧内がゼロ以上の時に１、負の場合に０となる関数です。例 θ(x) = {1 (x>=0) {0 (x<0)

ステップ関数, step function

ステップ関数についての問題: θ(x) = {① (x>=0) {② (x=0) {③ (x<0)

1, 1/2, 0

ニューラルネットワークの種類 ①②-ループのエッジを持たず、入力層、隠れ層、出力層の順でシグナルが伝搬するニューラルネットワーク。 ③②-動物の視覚野の配置から着想をえた①②の一種。 ④②-ある層の出力が遡って入力される再帰結合をもつニューラルネットワーク。

フィードフォワード, ニューラルネットワーク, 畳み込み, リカレント

福島邦彦が発表。①とは、視覚神経系の性質をヒントにした視覚パターン認識機構のモデル。

ネオコグニトロン

ニューラルネットワークの「〇」は①(②)や③(④)などと呼ばれます。 ①は、１つのデータから構成される場合と、⑤と呼ばれる変換を含む２つの①から構成される場合があります。

ノード, node, ユニット, unit, アクティベーション関数

ノードとノードを結ぶ矢印はノード間に関連があることを表します。この関連を①(②)や③(④)などと呼びます。逆に、①で結ばれていないノード同士は無関係であることを意味します。

エッジ, edge, リンク, link

基本的なニューラルネットは、「①⓪(⑤ ⑥)」、「②⓪(⑦ ⑥)/③⓪(⑧ ⑥)」、「④⓪(⑨ ⑥)」から構成されます。

層, 入力, 隠れ, 中間, 出力, input, layer, hidden, intermediate, output

①はニューラルネットワークに入力するデータを当てはめるノードを持つ層で、他の隠れ層や出力層とは異なり、データをただ当てはめるのみです。つまり、①に属するノードは値をそのまま当てはめるだけでアクティベーション関数を含みません。

入力層

①ははニューラルネットワークから出力するデータを当てはめるノードを持つ層です。 ①のアクティベーション関数は、問題設定によって適切に設定する必要があります。

出力層

①は、入力層と出力層に挟まれた層を指します。

隠れ層

①(②)は、ノードの出力信号を調整する働きがあります。

アクティベーション関数, activation function

①⓪(④ ③)/②⓪(⑤ ③)は入力値をそのまま返す関数です。 ①⓪の微分は⑥になります。 d/dx f(x) = ⑥

関数, 恒等, 線形, function, identical, lincar, 1

①(②)は階段状の形状をした関数です。 ①をアクティベーション関数として利用したのはニューラルネットワークの元祖である③です。 ①はx=0で微分可能ではなく、x≠0で微分がゼロとなります。 θ(x) = {④ (x>=0) 　　 {⑤ (x<0)

ステップ関数, step function, パーセプトロン, 1, 0

①(②)は、変数が正の時は１、負の時はー１、ゼロの時は０となる関数です。この関数は「③」または「④」と記述します。 ①はx=0で微分可能ではなく、x≠0で微分がゼロとなります。 x=0の取り扱いは別にして、①とステップ関数は次の関係にあります。 1/2[③(x)+1] = θ(x)

符号関数, sign function, sgn, sign

①(②)は、ステップ関数を滑らかにした関数です。 f(x) = 1/(1+e^(-x))

シグモイド関数, sigmoid function

①は、正の時に直線、負の時にゼロになる関数です。 f(x) = ②(0, x) ここで、②(a, b)はaとbの大きい値を選択する記号です。

ReLU関数, max

①(②)は、符号関数を滑らかにした関数です。 f(x) = tanh x = (e^(x)-e^(-x))/(e^(x)+e^(-x))

tanh関数, hyperbolic function

①-点と線で構成図を書いたときの線の部分のこと

エッジ

アルゴリズムとは

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